La tecnología de detección de mascarillas faciales se ha vuelto cada vez más importante incluso más allá del contexto de la pandemia de COVID-19. Junto con el avance en la tecnología de reconocimiento facial, la detección de mascarillas se ha convertido en una característica crucial para diversas aplicaciones. Este documento presenta una arquitectura de Internet de las Cosas (IoT) basada en un algoritmo de aprendizaje profundo desarrollado llamado You Only Look Once (YOLO) para mantener a la sociedad saludable y segura, y recopilar datos para futuras investigaciones. El paradigma propuesto se basa en consideraciones económicas y es fácil de implementar. Sin embargo, el YOLOv4-tiny utilizado es uno de los modelos de detección de objetos más rápidos que existen. Se construyó una cámara de detección de mascarillas (MaskCam) que aprovecha el poder de computación de los dispositivos nanodefinidos Jetson Nano de NVIDIA, junto con una aplicación de cámara inteligente para detectar una mascarilla en el rostro de un individuo. MaskCam distingue entre quienes usan mascarillas, quienes no las usan y quienes no las usan correctamente de acuerdo con el protocolo MQTT. Además, una aplicación de navegación web autodesarrollada viene con el sistema MaskCam para recopilar y visualizar estadísticas para análisis cualitativos y cuantitativos. Los resultados prácticos demuestran la superioridad y efectividad del sistema de detección de mascarillas inteligente propuesto. Por un lado, el YOLOv4-full obtuvo los mejores resultados incluso a resoluciones más pequeñas, aunque la tasa de fotogramas es demasiado baja para su uso en tiempo real. Por otro lado, es el doble de rápido que los otros modelos de detección, independientemente de la calidad de detección. En consecuencia, las inferencias pueden ejecutarse con más frecuencia a lo largo de toda la secuencia de video, lo que resulta en una salida más precisa.