基于人脸及背影检测的车内安全保障系统研究
张超
顾涛
华北科技学院,北京 东燕郊 065201
摘要：为解决车内温度异常带来的安全隐患,提出一种基于人脸及背影检测的车内安全保障系统.采用Jetson nano硬件结合OpenCV图像处理及yolov5目标检测算法实现.通过制作专门应用于车内场景的数据集来提高模型的鲁棒性.针对车内场景改进yolov5算法,采用Kmeans++算法生成性能更好的锚框、优化CBMA注意力模块提高算法对人脸及背影特征的关注度、EIOU损失函数解决预测框与真实框在长宽比相同且中心点重合时的定位问题.通过实验对比算法改进后检测的准确率(Precision)提高了4.6%,召回率(Recall)提高了1.3%,mAP_0.5提高了8.8%,mAP_0.5:0.95提高了4.4%.人脸及背影检测实验表明在车内人脸及背影遮挡情况下依然能够正确检测.通过车内实时温度监测,结合车内人脸及背影检测模型,实验表明通过Jetson nano控制预警及车窗升降从而保障生命安全是可行的.
关键词：yolov5人脸检测背影检测聚类算法检测锚框
分类号：TP393.80(计算技术、计算机技术)
资助基金：中央高校基本科研业务费资助项目(3142015024)河北省物联网监控工程技术研究中心项目(3142016020)
论文发表日期：2024-06-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 50-58 )
英文信息