该算法基于YOLOv3的优化版本，用于检测自然场景中人员佩戴口罩。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
鉴于新冠肺炎疫情防控期间，传统肉眼识别方法判断行人佩戴口罩的效率低下且存在显著风险，本文提出了一种优化检测目标边框损失的自然场景下行人口罩佩戴检测算法。该算法对YOLOv3损失函数进行了调整，并利用GIoU指标来计算目标边界框的损失，从而实现了在自然场景下行人口罩佩戴的有效检测。为了验证算法的性能，我们在公开可用的WIDER FACE数据集和MAFA数据集上进行了训练，并使用采集自自然场景的图像进行测试。实验结果表明，该算法在行人口罩佩戴检测中的mAP（平均精度）值达到了88.4%，展现出较高的检测准确率。此外，在自然场景视频检测中，平均每秒传输的帧数达到了38.69帧，充分满足了实时检测的需求。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于改良YOLOv3的自然场景下人员口罩佩戴检测算法

优质

本研究提出了一种改进版YOLOv3算法，专门针对复杂背景下的人员口罩佩戴情况进行高效准确的识别与分类，旨在提升公共安全及健康监测水平。为解决新冠肺炎防控期间肉眼识别行人是否佩戴口罩效率低且存在较大风险的问题，本段落提出了一种改进检测目标边框损失的算法，用于自然场景下判断行人是否佩戴口罩。该算法通过优化YOLOv3模型中的损失函数，并引入GIoU（Generalized Intersection over Union）来计算边界框损失，从而提高准确性和效率。在实验中，我们使用开源的WIDER FACE数据集和MAFA数据集进行训练，并对自然场景下的图片进行了测试。结果显示，在行人是否佩戴口罩这一任务上，算法达到了88.4%的mAP（平均精度），表现出较高的检测准确性。此外，在视频实时检测方面，该方法平均每秒可以处理38.69帧图像，满足了实际应用中的速度需求。

基于改良版YOLOv3的口罩佩戴检测与识别.docx

优质

本研究利用改进型YOLOv3算法进行口罩佩戴情况的实时检测和识别，旨在提升模型在复杂背景下的准确率和速度，为疫情防控提供技术支持。本段落探讨了改进版YOLOv3算法在口罩佩戴检测与识别中的应用。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，通过单个神经网络同时预测图像中边界框及类别概率，显著提升了目标检测的速度。作为YOLO系列的升级版本，YOLOv3不仅提高了精确度和速度，在小目标检测方面也有所突破。随着全球公共卫生事件的发展，口罩已成为日常防疫的重要手段之一。自动监控系统能够提高公众健康意识，并及时提醒未佩戴口罩的行为，而传统的依赖人工监控的方法效率低且成本高。相比之下，利用深度学习技术如YOLOv3进行自动化检测具有高效和实时的优势。本研究旨在通过改进YOLOv3算法提升对口罩佩戴的识别精度与准确率，以适应室内、室外及人群密集等复杂环境的需求。这有助于开发出更加精准的监控系统，在公共场所的安全管理和防疫工作中发挥重要作用。近年来，基于深度学习的目标检测方法迅速发展，包括Faster R-CNN、SSD和YOLO等模型受到广泛关注。尽管已有部分研究使用了YOLO或其变种进行口罩佩戴检测，但在小目标（如口罩）识别上仍存在误检与漏检的问题。改进后的YOLOv3算法采用了特征金字塔网络设计，在不同层次实现多尺度检测，并引入锚框概念以适应各种类别目标。在实际应用中，该方法首先使用改进的YOLOv3模型定位面部区域，然后通过分析鼻梁、口唇等面部特征判断是否佩戴口罩；此外还涉及对不同类型口罩（如医用和布制）进行识别。为了训练高效的检测系统，构建高质量的数据集至关重要。数据集中应包含大量正负样本图像以确保在各种情况下都能准确识别。实验设计包括模型的训练、验证与测试环节，并调整超参数优化性能表现。综上所述，本段落通过改进YOLOv3算法致力于解决口罩佩戴检测中的挑战，旨在为公共卫生安全提供技术支持。利用深度学习和目标检测技术可以构建智能监控系统，有效提升自动监测能力，在疫情防控中发挥重要作用。

基于YOLOv5的行人口罩佩戴实时检测方法

优质

本研究提出了一种基于YOLOv5框架的行人面部口罩佩戴情况实时检测技术。该方法能够高效准确地识别行人的口罩佩戴状况，在公共安全和健康管理方面具有广泛应用前景。基于YOLOv5网络实现对行人口罩佩戴情况的实时检测算法。通过收集2000张行人佩戴及未佩戴口罩图片作为数据集，先利用COCO数据集进行预训练以提高训练速度和检测效果，然后将该数据集导入到YOLOv5模型中进行迭代训练与测试。在获得最优权重文件后，对测试集进行验证，并将训练结果可视化展示。

基于YOLOv5的口罩佩戴检测系统

优质

本项目开发了一种基于YOLOv5框架的高效口罩佩戴检测系统。该系统能够实时准确地识别图像或视频中的人物是否正确佩戴口罩，具有广阔的应用前景和实用价值。 Yolov5口罩检测的数据集训练结果包含训练好的权重文件和各种训练曲线图，并保存在runs/train文件夹中。此外还附有代码、检测结果以及测试数据集，类别为戴口罩（face_mask）和不戴口罩。

人体佩戴口罩检测实战

优质

本项目专注于研究和开发高效的算法模型，用于准确识别并分析人类在公共场合佩戴口罩的情况，旨在提高公共卫生安全水平。《人体口罩佩戴检测实战》本教程主要探讨如何运用深度学习模型YOLOv3来实现对人体是否正确佩戴口罩的检测，在2020年全球爆发新型冠状病毒背景下，这一技术对于公共场所防疫工作具有重要意义。我们将详细介绍从数据集准备、模型训练到实际应用的全过程。首先明确使用的开发环境。项目基于Python 3.7.4版本，并利用Tensorflow-GPU 1.14.0和Keras 2.2.4这两个深度学习库进行开发。本教程采用一个包含约1k张图片的数据集，这些数据是从互联网收集并整理的。在准备训练所需的数据过程中，需要按照PASCAL VOC的标准格式组织数据集，包括ImageSets、Annotations以及JPEGImages三个子目录。其中，ImageSets用于存放数据列表文件；Annotations保存每一张图像对应的XML标签信息；JPEGImages则存储实际图片内容。为了生成这些必要的文件和结构，可以使用voc2yolo3.py脚本。接下来是准备YOLOv3训练所需的数据集格式。在项目根目录下运行python voc_annotation.py命令来创建所需的标注文件。此步骤会输出包含图像信息及其口罩佩戴标签的文件，这是训练模型不可或缺的部分。开始训练YOLOv3时，首先需要下载预训练权重，并通过convert.py脚本将darknet配置与权重转换为Keras可读取的h5格式。完成转换后运行train.py启动正式训练流程，在此期间可以根据实际情况调整如学习率和批次大小等参数以优化模型性能。在训练结束后进行验证测试环节，对于单张图片检测任务，需要修改yolo.py中的模型路径指向已训练好的权重文件，并执行predict_img.py脚本。若要实现摄像头输入的实时口罩佩戴监控，则运行predict_video.py即可实现在电脑上对视频流中的人脸是否佩戴口罩情况进行识别。通过此教程不仅掌握了YOLOv3在人体口罩检测的应用，还学习到了数据预处理、模型训练及测试的整体流程，这对于开展其他目标检测任务也具有重要的参考价值。

基于人脸识别的口罩佩戴检测系统.rar

优质

本项目开发了一套基于人脸识别技术的口罩佩戴自动检测系统，能够有效识别个体是否正确佩戴口罩，并适用于公共场所进行防疫监控。直接运行main.py文件即可开始程序。面对新型冠状病毒的全球流行趋势，我们认识到传染病防治在未来很长一段时间内仍然是疾病预防控制工作的重点任务之一。因此，在日常生活中佩戴口罩成为了保护自己与他人安全的重要措施。本次课程设计旨在通过人脸识别技术来实现人脸戴口罩的功能检测。具体目标包括： 1. 在给定图片上完成对人脸加戴口罩的测试。 2. 根据所构建的模型提供相应的建议。 3. 展示仿真过程及结果。

基于YOLOv3、CTPN和CRNN的自然场景OCR检测

优质

本研究结合YOLOv3目标检测、CTPN文本行检测及CRNN文字识别技术，提出了一种高效的自然场景光学字符识别（OCR）系统，有效提升复杂背景下的文字检测与识别精度。自然场景OCR（YOLOv3+CTPN+CRNN），附带整个项目代码及详细代码注释。

基于YOLOv3、CTPN和CRNN的自然场景OCR检测

优质

本研究结合了YOLOv3目标检测框架与CTPN文本边界框定位及CRNN文字识别技术，旨在提高自然场景中OCR系统的准确性和效率。自然场景OCR系统采用YOLOv3+CTPN+CRNN技术，并附带整个项目的代码及详细注释，包含我对代码的理解。

YOLOv4人脸口罩佩戴检测实战

优质

本项目基于YOLOv4框架开发的人脸口罩佩戴检测系统，旨在通过高效准确的技术手段识别人们是否正确佩戴口罩，适用于疫情防控等多种场景。本课程演示环境为Ubuntu系统，并提供适用于Windows系统的YOLOv4版本的人脸口罩佩戴检测教程。人脸口罩佩戴检测是当前急需的应用之一，而YOLOv4是最新的目标检测技术之一。本课程将使用YOLOv4实现实时的人脸口罩佩戴检测功能。提供的数据集包含超过一万张已标注的图像，并且经过训练后的模型能够在真实场景中对人脸是否佩戴口罩进行高精度实时检测。在项目制作过程中，我们将详细介绍如何创建和处理这些数据集，包括利用labelImg工具进行标签标记以及使用Python代码修复和清理第三方数据集。课程使用的YOLOv4版本来自AlexyAB/darknet，并且所有演示都在Ubuntu系统上完成。具体的学习内容涵盖安装YOLOv4、自动划分训练测试集、修改配置文件以适应特定任务需求、模型的训练与验证过程，以及如何评估检测效果（包括mAP计算和绘制PR曲线）等。此外还将进行先验框聚类分析，帮助理解不同目标尺寸对模型性能的影响。