基于卷积神经网络口罩识别方法研究

蒋益鸣; 范希喆; 张美嘉; 邱少君; 付贵忠

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基于卷积神经网络口罩识别方法研究

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为了满足疫情形势下公共场所的智能化检测需求,该文提出了一种基于深度学习的人脸佩戴口罩识别方法,并对该方法进行识别准确率测试。该方法在可移动设备中应用,能够实现图像采集、图像处理、图像分析和结果输出的功能,其中图像分析方法是基于DarkNet-35卷积神经网络构建模型的,在主干网络中该模型采用多尺度特征学习及融合的构建模式。试验证明该模型可以检测侧拍、光线暗和佩戴不规范等问题,在测试口罩佩戴数据集上的检测精度为96.5%,检测速度为67 F/s。该口罩检测方案具有可移动、低成本以及易于部署等特点,可以满足多场所的检测需求。

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来源
《中国新技术新产品》 |2022年第17期|17-19|共3页
作者
蒋益鸣; 范希喆; 张美嘉; 邱少君; 付贵忠;
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作者单位

苏州科技大学机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
卷积神经网络; 口罩识别系统; YOLOv3;

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