基于深度學習的口罩佩戴檢測與跟蹤
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>1347 K
標簽： 目標檢測 目標跟蹤 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習的口罩佩戴檢測與跟蹤方法，該方法分為檢測和跟蹤兩個模塊。檢測模塊在YOLOv3網絡的基礎上引入空間金字塔池化結構，實現(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跟蹤算法Deep SORT，對檢測到的目標進行實時跟蹤，有效防止重復檢測，改善被遮擋目標的跟蹤效果。測試結果表明，該方法的檢測速度為38 f/s，平均精度值達到為85.23%，相比原始YOLOv3算法提高了4%，能達到實時檢測口罩佩戴情況的效果。
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