[發明專利]一種基于YOLOV3的人臉口罩檢測方法、系統、設備及介質

在審

• 申請號: 202110303335.0
• 申請日: 2021-03-22
• 公開（公告）號: CN113033375A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 王健;林浪;王宋凌;張海彬;劉詩偉;王柏芝
• 申請（專利權）人: 廣州大學華軟軟件學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/40;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 陳旭紅;吳落

1.一種基于YOLOV3的人臉口罩檢測方法，其特征在于，包括：

將待測數據輸入至目標YOLOV3算法模型，通過DarkNet53特征提取網絡進行特征提取，得到不同格式的特征數據；所述待測數據為格式統一的人臉圖像，所述目標YOLOV3算法模型為結合IOU Loss函數的YOLOV3算法模型；

將所述特征數據輸入至特征融合層，通過卷積和長采樣進行特征融合；

通過輸出層對所述特征融合后的數據進行卷積操作，并對所述人臉圖像的邊界框進行檢測，得到人臉口罩檢測結果。

2.根據權利要求1所述的基于YOLOV3的人臉口罩檢測方法，其特征在于，在所述將待測數據輸入至目標YOLOV3算法模型之前，還包括：

根據YOLOV3算法模型，利用IOU Loss函數進行檢測框回歸分析，生成初始YOLOV3算法模型；

對所述初始YOLOV3算法模型的學習率、訓練迭代輪數及訓練數據集樣本數量進行調整，得到目標YOLOV3算法模型。

3.根據權利要求2所述的基于YOLOV3的人臉口罩檢測方法，其特征在于，所述對所述初始YOLOV3算法模型的學習率進行調整，包括：利用衰減策略，通過優化器對所述學習率進行擬合。

4.根據權利要求2所述的基于YOLOV3的人臉口罩檢測方法，其特征在于，所述訓練迭代輪數包括270次。

5.根據權利要求1所述的基于YOLOV3的人臉口罩檢測方法，其特征在于，在所述將待測數據輸入至目標YOLOV3算法模型之前，還包括：

采集人臉圖像數據集，并對所述人臉圖像數據集進行標注、去重、數據清洗及歸一化處理，得到格式統一的人臉圖像。

6.根據權利要求5所述的基于YOLOV3的人臉口罩檢測方法，其特征在于，所述歸一化處理的方法包括Z-score標準化方法。

7.根據權利要求5所述的基于YOLOV3的人臉口罩檢測方法，其特征在于，利用圖像檢測或活體檢測采集所述人臉圖像數據集。

8.一種基于YOLOV3的人臉口罩檢測系統，其特征在于，包括：

特征提取單元，用于將待測數據輸入至目標YOLOV3算法模型，通過DarkNet53特征提取網絡進行特征提取，得到不同格式的特征數據；所述待測數據為格式統一的人臉圖像，所述目標YOLOV3算法模型為結合IOU Loss函數的YOLOV3算法模型；

特征融合單元，用于將所述特征數據輸入至特征融合層，通過卷積和長采樣進行特征融合；

檢測單元，用于通過輸出層對所述特征融合后的數據進行卷積操作，并對所述人臉圖像的邊界框進行檢測，得到人臉口罩檢測結果。

9.一種計算機終端設備，其特征在于，包括：

一個或多個處理器；

存儲器，與所述處理器耦接，用于存儲一個或多個程序；

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1至7任一項所述的基于YOLOV3的人臉口罩檢測方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行實現如權利要求1至7任一項所述的基于YOLOV3的人臉口罩檢測方法。