基于改进YOLOv5算法的口罩佩戴检测研究

摘要

COVID-19病毒主要以空气中的飞沫为载体,因此在公共场所正确佩戴口罩可以有效防止病毒的传播。针对目前人工检查口罩佩戴费时费力的问题,提出了一种改进YOLOv5算法的口罩佩戴检测方法。对最小的YOLOv5s模型进行了改进,增加了小目标检测层,改善了对较远小目标的检测率,在测试集上准确率达到了93.5%,相较于原始模型提高了2.9%,并将改进后的模型成功部署至Jetson nano。实验表明,该模型可以有效地检测口罩佩戴情况,准确率及实时性都取得了较好的效果。