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题名自然环境下实时人脸口罩检测与规范佩戴识别
被引量：9
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作者
丁培
阿里甫·库尔班
耿丽婷
韩文轩
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机构
新疆大学软件学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第24期268-275,共8页
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基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2021D01C082)。
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文摘
新冠状病毒具有很强的传染性,规范佩戴口罩可以阻隔病毒通过空气中的飞沫、气溶胶等载体传播,然而在公共场合时有公民不佩戴口罩或不规范佩戴口罩的现象,不利于疫情防控工作的开展。为解决这一问题,提出了一种自然环境下的实时人脸口罩检测与规范佩戴识别方法,采用YOLOv4算法,在自然环境下对公民口罩佩戴情况进行检测。针对模型参数量大,难以部署应用的难题,引入轻量级骨干网络L-CSPDarkNet(LightCSPDarkNet)以提高模型的检测速度,同时提出轻量级特征增强模块Light-FEB(Light Feature Enhancement Black)和多尺度注意力机制Multi-Scale-Sam(MultiScaleSam)增强轻量级主干网络的特征提取能力。实验结果表明,该算法精度可达91.94%,相比于原始YOLOv4算法提高了3.55个百分点,检测速度达到75 frame/s,高于原始YOLOv4的35 frame/s,可满足实际应用的需求。
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关键词
新冠状病毒
人脸口罩检测
轻量级骨干网络
特征增强
注意力机制
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Keywords
novel coronavirus
face mask detection
lightweight backbone network
feature enhancement
attention mechanism
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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