复杂环境下口罩佩戴检测算法研究
宋金秋
李向荣
薛鹏
青岛科技大学机电工程学院 青岛 266061
摘要：在疫情防控的要求下,口罩佩戴检测受干扰因素、复杂环境的等多方面的影响,高效的佩戴检测具有重要意义.为解决上述问题,提出一种基于YOLOv5 的改进算法.首先,在复杂场景下,对口罩数据集进行预处理,其中包括频域图像增强算法及Mosaic、Mix up图像融合算法;其次将YOLOv5的网络模型CSP模块换成CSP1-1;部分CBL模块换成CBS模块;并且加入三个CBAM注意力机制模块,使其在保持原有模型的基础上使其检测精度上提高了1.9%,能够对行人进行实时准确的口罩佩戴检测.
关键词：复杂环境口罩佩戴检测YOLOv5数据增强注意力机制
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2024-10-20
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：7( 2902-2907,2925 )
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