基于深度學(xué)習(xí)的口罩佩戴檢測(cè)與跟蹤
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>1347 K
標(biāo)簽： 目標(biāo)檢測(cè) 目標(biāo)跟蹤 口罩佩戴檢測(cè)
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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(guò)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(cè)與跟蹤方法,，該方法分為檢測(cè)和跟蹤兩個(gè)模塊,。檢測(cè)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(cè)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(duì)檢測(cè)到的目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，有效防止重復(fù)檢測(cè),，改善被遮擋目標(biāo)的跟蹤效果,。測(cè)試結(jié)果表明，該方法的檢測(cè)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(cè)口罩佩戴情況的效果,。
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