基于深度学习的口罩佩戴检测算法研究

摘要

近年来,随着人工智能的快速发展,基于深度学习的目标检测算法有着越来越广泛的应用,由于深度学习算法在真实环境中的鲁棒性远超过传统视觉算法,更适合应对现实环境中的各种复杂情况。针对疫情防控中口罩佩戴检测存在的问题,本文提出一种基于YOLOv5算法改进的深度学习口罩佩戴实时检测算法,通过对YOLOv5的数据层、网络结构以及损失函数等方面进行优化,使其在保持推理速度不变的基础上使准确率达到88.6%。该算法的推理速度在实验电脑上达到67帧/s,能够在公共场合等人员密集场所进行实时准确的口罩佩戴检测。