【摘 要】
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自2019年12月以来,新冠疫情在全球200多个国家和地区大范围传播,极大威胁了全世界人民的生命健康。通常来说,新型冠状病毒以飞沫和接触两种方式传播为主。于是,佩戴口罩和保持安全距离便成为阻断病毒传播有效途径。为了保障人们的身体健康,防止疫情的扩散,在公共场所尤其是机场、车站等人口密集的地方,进行人脸口罩检测尤为重要。既然传统的人脸口罩检测算法以人脸的标注信息为训练样本,因此该方法仅适用于日常生活
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自2019年12月以来,新冠疫情在全球200多个国家和地区大范围传播,极大威胁了全世界人民的生命健康。通常来说,新型冠状病毒以飞沫和接触两种方式传播为主。于是,佩戴口罩和保持安全距离便成为阻断病毒传播有效途径。为了保障人们的身体健康,防止疫情的扩散,在公共场所尤其是机场、车站等人口密集的地方,进行人脸口罩检测尤为重要。既然传统的人脸口罩检测算法以人脸的标注信息为训练样本,因此该方法仅适用于日常生活场景,在一些复杂场景（如画面模糊、人脸存在遮挡等）下,其可靠性和识别率都难以满足要求。加之,传统算法所使用的卷积神经网络结构复杂,在一定程度上也影响其应用范围。为了进一步提升人脸口罩识别算法的精度与速度,本文提出一种融合YOLOv5l和Transformer算法优点的人脸口罩检测算法。本文主要工作如下:（1）建立口罩检测数据集,其中包括了多种真实的社会场景,图像内容多达11000张,并根据实际检测任务进行详细标注。（2）基于YOLOv5与Transformer提出改进的YOLOv5算法（YOLOv5-T）。该改进算法将Transformer与传统的YOLOv5算法的预测头进行融合,利用Transformer较强的通用建模能力与传统的YOLOv5算法的卷积形成的互补,提升了网络收敛速度。（3）采用CIo U损失函数与匈牙利函数结合的二部匹配算法,优化口罩检测任务中对边界框的定位损失及预测类别损失函数。同时,为了提高模型的训练效率与检测精度,引入了Mosaic数据增强策略。（4）通过控制变量法,设置多组对照消融实验,验证本文对YOLOv5网络结构和训练策略改进的有效性。实验结果表明:本文算法检测人脸口罩的准确度为94.6%,检测人脸目标的准确度为86.2%,相对于传统的YOLOv5算法检测精度提高了1.7%。应用于搭载RTX 3080 Laptop显卡的笔记本电脑时,实时检测速度达到55.42FPS。对于多场景口罩检测任务,均能满足检测精度及实时性的要求。
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