【摘 要】
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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
【基金项目】
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广西可信软件重点实验室基金项目(PF15046X);广西重点研发计划(桂科AB19110038);广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2019KY0238)
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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.
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