基于深度学习的口罩佩戴检测与跟踪
所屬分類：技术论文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：1347 K
標簽： 目标检测 目标跟踪 口罩佩戴检测
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文檔介紹：佩戴口罩可以有效预防病毒的传播，为减少通过人工方式检查口罩佩戴情况所消耗的大量人力资源，提出一种基于深度学习的口罩佩戴检测与跟踪方法，该方法分为检测和跟踪两个模块。检测模块在YOLOv3网络的基础上引入空间金字塔池化结构，实现不同尺度的特征融合；然后将损失函数改为CIoU损失，减少回归误差，提升检测精度，为后续跟踪模块提供良好的条件。跟踪模块采用多目标跟踪算法Deep SORT，对检测到的目标进行实时跟踪，有效防止重复检测，改善被遮挡目标的跟踪效果。测试结果表明，该方法的检测速度为38 f/s，平均精度值达到为85.23%，相比原始YOLOv3算法提高了4%，能达到实时检测口罩佩戴情况的效果。
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