根据疫情期间各场所的防疫信息化、智能化需求，设计了一种基于视频分析与深度学习的疫情防控系统。从口罩检测和人群计数角度，在多场景下通过实时聚合监控和风险预警，配合现场语音反馈和后台数据记录，提升疫情防控管理效能。系统运用了RTMP、HTTP、WebSocket三种应用层协议，结合缓冲区、双进程、多线程设计，利用深度学习网络完成了对最新缓冲帧的实时检测，最终基于Flask框架实现客户端交互。
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