复杂场景下基于YOLOv5的口罩佩戴实时检测算法研究

摘要

在新型冠状病毒疫情防控常态化要求下,目前的口罩佩戴检测装置受复杂场景下人员数量多、相互间易遮挡以及待检目标尺度小的影响,易出现误检漏检等情况;为解决以上问题,提出一种基于YOLOv5的口罩佩戴检测算法以实现复杂场景下的实时检测;首先对数据集做Mosaic数据增强等处理;再经过Focus处理为后续的特征提取保留更完整的图片下采样信息,然后利用SPP融合多尺度信息实现特征增强,在Neck部分保留空间信息;最后考虑目标框与检测框之间的重叠面积、中心点距离和长宽比选用CIoU损失函数以提高定位精度,并且在训练过程中对学习率采用动态调整策略;实验结果表明,改进后算法的平均精度均值可达到99.6％.