| 基于深度學(xué)習(xí)的口罩佩戴檢測與跟蹤 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大?。?span>1347 K | |
| 標(biāo)簽： 目標(biāo)檢測 目標(biāo)跟蹤 口罩佩戴檢測 | |
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| 文檔介紹：佩戴口罩可以有效預(yù)防病毒的傳播，為減少通過人工方式檢查口罩佩戴情況所消耗的大量人力資源，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的口罩佩戴檢測與跟蹤方法，該方法分為檢測和跟蹤兩個(gè)模塊。檢測模塊在YOLOv3網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上引入空間金字塔池化結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)不同尺度的特征融合；然后將損失函數(shù)改為CIoU損失，減少回歸誤差，提升檢測精度，為后續(xù)跟蹤模塊提供良好的條件。跟蹤模塊采用多目標(biāo)跟蹤算法Deep SORT，對檢測到的目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，有效防止重復(fù)檢測，改善被遮擋目標(biāo)的跟蹤效果。測試結(jié)果表明，該方法的檢測速度為38 f/s，平均精度值達(dá)到為85.23%，相比原始YOLOv3算法提高了4%，能達(dá)到實(shí)時(shí)檢測口罩佩戴情況的效果。 | |
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