文档摘要：针对自动检测口罩佩戴的问题,提出了一种基于深度学习的口罩佩戴识别方法.使用YOLOv3网络为框架构建深度学习模型,并设计和完善了训练数据集.经过对网络模型的训练,成功解决了普通场景中单目标口罩识别问题.同时针对该模型在多目标检测中出现的检测置信度较低和部分目标无法识别等问题,进行了训练加强.通过对测试集的数据进行测试和分析,该方法具有较高的平均准确率(meanaverageprecision,mAP)和稳定性.
Abstract：Amaskwearingrecognitionmethodbasedondeeplearningisproposedtoaddresstheissueofautomaticdetectionofmaskwearing.AdeeplearningmodelwasconstructedusingtheYOLOv3networkastheframework,andthetrainingdatasetwasdesignedandimproved.Aftertrainingthenetworkmodel,theproblemofsingletargetmaskrecognitioninordinarysceneshasbeensuccessfullysolved.Atthesametime,trainingwasconductedtoenhancethemodel'slowdetectionconfidenceandinabilitytorecognizesometargetsinmultitargetdetection.Bytestingandanalyzingthedatafromthetestset,thismethodhasahighaverageaccuracy(mAP)andstability.
作者：叶柠 孙宇舸 张闯Author：YENing SUNYu-ge ZHANGChuang
作者单位：东北大学信息学院,辽宁沈阳110819
刊名：电脑与信息技术
Journal：ComputerandInformationTechnology
年，卷(期)：2024, 32(3)
分类号：TP391
关键词：口罩佩戴识别 深度学习 YOLOv3
Keywords：maskwearingrecognition deeplearning YOLOv3
机标分类号：TP391.41TN722.75TN957.51
在线出版日期：2024年7月3日
基金项目：基于深度学习的口罩佩戴识别方法研究[
期刊论文] 电脑与信息技术--2024, 32(3)叶柠 孙宇舸 张闯针对自动检测口罩佩戴的问题,提出了一种基于深度学习的口罩佩戴识别方法.使用YOLOv3网络为框架构建深度学习模型,并设计和完善了训练数据集.经过对网络模型的训练,成功解决了普通场景中单目标口罩识别问题.同时针对该...参考文献和引证文献
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关键词：口罩佩戴识别,深度学习,YOLOv3,
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