基于Mask- YOLOv3的口罩检测模型

来源 :北京建筑大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mingming7978
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在常态化疫情防控中,针对公共场所流动人群进行口罩佩戴检测存在的受检测目标小、背景复杂等因素影响,导致常规算法存在口罩目标准确率不高的问题,基于YOLOv3算法改进的网络结构Mask-YOLOv3模型融合了密集型卷积神经网络和YOLOv3算法,解决了小目标提取特征不够充分的问题,增强了卷积层网络特征传播能力,提高了网络检测目标精度。通过添加网络空间金字塔池化结构模型增强了特征的复用,用K-means修改目标先验框加强网络对小目标的检测能力。结果表明,基于Mask-YOLOv3的口罩检测模型在步行街、食堂、商场等复杂环境能够更准确地检测出人群口罩佩戴情况,改进模型的平均检测率达到91.3%,与原始YOLOv3算法相比提高了5.6%,召回率达到89.2%,表明该网络模型对口罩检测更加有效。
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