[發明專利]一種基于改進型卷積神經網絡口罩佩戴狀態檢測方法在審
| 申請號： | 202110759906.1 | 申請日： | 2021-07-05 |
| 公開（公告）號： | CN113553922A | 公開（公告）日： | 2021-10-26 |
| 發明（設計）人： | 田詩意 | 申請（專利權）人： | 安徽中醫藥大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京知聯天下知識產權代理事務所(普通合伙) 11594 | 代理人： | 張陸軍;張迎新 |
| 地址： | 230009 *** | 國省代碼： | 安徽;34 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 改進型 卷積 神經網絡 口罩 佩戴 狀態 檢測 方法 | ||
1.一種基于改進型卷積神經網絡口罩佩戴狀態檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
S1步驟：建立行人口罩佩戴檢測數據集；
S2步驟：實現行人口罩佩戴檢測數據集擴增，并將擴增后的數據集按照一定的比例分為訓練集、測試集和驗證集；
S3步驟：使用圖像標注軟件，對經步驟S2的數據集進行標注；
S4步驟：通過卷積神經網絡對標注的數據集進行網絡訓練，獲得口罩佩戴檢測模型；
S5步驟：在驗證集中，遍歷口罩佩戴檢測模型對口罩佩戴檢測的準確率和速度，得到卷積神經網絡訓練后的口罩佩戴檢測權重模型；
S6步驟：將待檢測的視頻圖像輸入所述口罩佩戴檢測權重模型，卷積神經網絡輸出圖像中的人員口罩佩戴狀態檢測結果，根據檢測結果對于沒有按照規定佩戴口罩的人員，在現場自動提醒該人員佩戴好口罩。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，S2步驟具體包括：
通過python的PIL庫對原始圖像進行左右翻轉和圖像增強，從而對數據集進行擴充；
設置訓練集、測試集和驗證集比例為7：1：2。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，S3步驟具體包括：
使用Labelimg軟件，在Window平臺或者Linux平臺實現圖像人工標注；
標注類別為：正確佩戴口罩、未能有效佩戴好口罩和未佩戴口罩三種類別；
使用Haar級聯分類器檢測佩戴口罩的人臉區域是否露出鼻子，輸出佩戴口罩是否有效的檢測結果。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，S4步驟具體包括：
對YOLO-V3卷積神經網絡檢測層的參數，使用k-means聚類算法進行優化；
訓練中，利用python人臉檢測器對圖像先進行人臉識別，如果確定是人臉，再進行標注類別目標的訓練；如果不存在人臉，則不進行目標類別的訓練。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，S5步驟包括：
遍歷驗證集之前，把BN層參數合并至卷積層，減少計算量。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，S6步驟具體包括：
自動提示人員佩戴好口罩的方式為：現場語音播報和LED紅燈高頻閃爍兩種提醒方式；
對沒有按照要求佩戴口罩的人，在LED屏幕實時顯示該人物的頭像放大信息。
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