【摘 要】
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新冠疫情对学生身体健康安全产生极大影响，针对学生在校园公共场合佩戴口罩情况进行监督检查具有重要意义。文章提出一种基于YOLOv3算法的高鲁棒性口罩佩戴识别方法，考虑到公共环境中光线明暗对识别准确率具有一定的影响，提出采用小波变换对视频图像进行预处理，降低环境光线变化对识别准确率的影响。测试结果表明，相较于未经处理的方案，该识别算法的预测精度平均提高了5%。
【机 构】
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安阳工学院计算机科学与信息工程学院
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新冠疫情对学生身体健康安全产生极大影响，针对学生在校园公共场合佩戴口罩情况进行监督检查具有重要意义。文章提出一种基于YOLOv3算法的高鲁棒性口罩佩戴识别方法，考虑到公共环境中光线明暗对识别准确率具有一定的影响，提出采用小波变换对视频图像进行预处理，降低环境光线变化对识别准确率的影响。测试结果表明，相较于未经处理的方案，该识别算法的预测精度平均提高了5%。
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