第一部分 前言：
项目名称：
简单的实时口罩佩戴识别系统
项目简介：
又到了秋冬季节，新冠肺炎疫情反弹的可能性大大提高。世界防疫形式仍不容乐观。为了防止病毒的传播扩散，公共场所佩戴口罩已经成为各地防疫的基本要求。为了加强监管并宣传这一防控途径，我们推出了“简单的实时口罩佩戴识别系统”。该系统旨在通过神经网络相关技术，实现对口罩是否佩戴的实时有效识别，有利于公共场所的疫情防控。
第二部分 NABCD模型分析：
1. N (Need 需求)
世界防疫形式不容乐观。为了防止病毒的传播扩散，公共场所佩戴口罩已经成为各地防疫的基本要求。各处公共场所都需要投入人力物力来应对访客的口罩佩戴问题。
2. A (Approach 做法)
通过上几次作业的完成，我们小组的积极性被很好的调动了起来，我们的自学能力也比较充分的体现了出来。面对卷积神经网络相关的技术方面的问题，我们小组有信心，有态度通过自学以及向助教提问等途径解决这些问题。
3. B (Benefit 好处)
对用户而言，我们的实时口罩佩戴识别系统可以有效地避免人员态度松懈等不可控因素的发生，更利于实现对疫情的严格防控，进一步节省人力物力。对我们团队而言，通过这个项目我们可以更好地理解软件工程相关的知识以及有关神经网络方面的应用。
4. C (Competitors 竞争)
在目前的主流app应用市场中，我们还没有发现类似产品，所以我们的产品竞争性很强。而相比人工识别口罩佩戴，我们的实时口罩佩戴识别系统具有更好的工作积极性，可以有效地避免人员态度松懈等不可控因素的发生，更利于实现对疫情的严格防控。
5. D (Delivery 交付， Data 数据）
我们计划通过微信朋友圈，Github，博客园等途径实现软件的发布，预计发布后一周的用户量达到100。
第三部分 电梯演说：
我们是软件工程第16项目小组。为了应对公共场所访客的口罩是否佩戴的问题，我们计划使用卷积神经网络相关技术编写程序实现实时的口罩佩戴识别。我们的程序可以运用在各地的商场，车站，机场等人流量大的公共场所，实时检测口罩的佩戴情况。因为现在正逢秋冬季节，新冠肺炎疫情反弹的可能性大大提高，世界防疫形式仍不容乐观，我们的程序应用的前景非常光明。