基于YOLOv4卷积神经网络的口罩佩戴检测方法

被引：49

作者：

管军霖

智鑫

机构：

[1] 桂林电子科技大学

来源：

现代信息科技 | 2020年 / 4卷 / 11期

关键词：

口罩佩戴检测; 数据集; YOLOv4卷积神经网络; 深度学习; 视觉识别;

D O I：

10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.11.002

中图分类号：

TP391.41 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对疫情防控期间火车站等密集场所人员的口罩佩戴监测问题,文章提出一种基于图片高低频成分融合与YOLOv4卷积神经网络的口罩佩戴检测方法。通过网络爬虫以及手动数据标注,经过Darknet深度学习框架训练,其模拟检测达到了较好的效果。试验结果表明,由自行构建的口罩佩戴检测数据集,训练后模型检测的精度值达到0.985,平均检测速度为35.2 ms。此检测速度以及检测精度满足大部分场合人员口罩佩戴的需求,为口罩佩戴检测的视觉识别提供了技术支持。

引用

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