小狮博客在公共卫生安全与疫情防控常态化背景下，面部口罩佩戴检测作为阻断呼吸道传染病传播的关键技术手段，其准确性与实时性直接影响防控效能。传统口罩检测方法多依赖人工巡查或简单传感器监测，前者存在效率低、覆盖范围有限、易受主观判断影响等问题，后者则难以精准识别面部特征与口罩佩戴状态，尤其在复杂场景（如多人聚集、光照变化、部分遮挡）下易出现漏检或误判。随着深度学习技术的发展，基于目标检测的YOLO系列算法因其高效的实时检测能力与较高的精度，为口罩佩戴检测提供了可行的技术路径。然而，现有基于YOLO的口罩检测系统仍存在应用局限：部分系统操作依赖代码交互，非专业用户难以快速部署；功能模块分散，检测、模型管理、用户权限控制等环节缺乏一体化设计；参数调节（如置信度、交并比）的交互界面不直观，难以适配不同场景需求；此外，模型训练与推理流程分离，用户难以基于自有数据优化模型性能，限制了系统的实用性与扩展性。