[发明专利]基于轻量型网络MobileNet-SSD的口罩佩戴检测方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于轻量型网络MobileNet-SSD的口罩佩戴检测方法，其特征在于，包括步骤如下：

(1)获取数据集；

(2)对步骤(1)获取的数据集进行预处理；

(3)构建轻量型网络模型，所述轻量型网络模型的网络架构为轻量型网络MobileNet-SSD；

(4)通过步骤(2)预处理后的数据集训练轻量型网络模型；

(5)将待检测的图片预处理后输入训练后的轻量型网络模型得到是否佩戴口罩的检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于轻量型网络MobileNet-SSD的口罩佩戴检测方法，其特征在于，步骤(1)中，获取数据集，是指：

从WIDER Face数据集中选取若干图片，标注为没有佩戴口罩的face类；

从MAFA数据集中选取若干图片，标注为佩戴口罩的face_mask类。

3.根据权利要求1所述的一种基于轻量型网络MobileNet-SSD的口罩佩戴检测方法，其特征在于，步骤(2)中，对步骤(1)获取的数据集进行数据增强操作，是指：根据随机数种子随机进行镜像、改变比例、叠加噪声、颜色扰动变换。

4.根据权利要求1所述的一种基于轻量型网络MobileNet-SSD的口罩佩戴检测方法，其特征在于，所述轻量型网络MobileNet-SSD包括MobileNet、卷积层conv6、卷积层conv7、卷积层conv8、卷积层conv9；

输入一张图片后，将其调整成合适的尺寸；

经过MobileNet，输出相应特征；

卷积层conv6用于：经过一次[1,1]卷积网络，调整通道数，一次步长为2的[3,3]卷积网络，输出相应特征；

卷积层conv7用于：经过一次[1,1]卷积网络，调整通道数，一次步长为2的[3,3]卷积网络，输出相应特征；

卷积层conv8用于：经过一次[1,1]卷积网络，调整通道数，一次padding为valid的[3,3]卷积网络，输出相应特征；

卷积层conv9用于：经过一次[1,1]卷积网络，调整通道数，一次padding为valid的[3,3]卷积网络，输出相应特征；

卷积层conv6、卷积层conv7、卷积层conv8、卷积层conv9均为有效特征层；

分别取MobileNet输出的特征、conv6的第二次卷积的输出的特征、conv7的第二次卷积的输出的特征、conv8的第二次卷积的输出的特征、conv9的第二次卷积的输出的特征，分别对其进行一次num_priors x 4的卷积、一次num_priors x num_classes的卷积、并计算每一个有效特征层对应的先验框，num_priors指的是该有效特征层所拥有的先验框数量；其中，num_priors x 4的卷积用于预测该有效特征层上每一个网格点上每一个先验框的变化情况，num_priors x num_classes的卷积用于预测该有效特征层上每一个网格点上每一个预测框对应的种类，每一个有效特征层对应的先验框对应着该有效特征层上每一个网格点上预先设定好的多个框；

利用num_priors x 4的卷积与每一个有效特征层对应的先验框获得框的真实位置，获得检测结果。

5.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-4任一所述的基于轻量型网络MobileNet-SSD的口罩佩戴检测方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-4任一所述的基于轻量型网络MobileNet-SSD的口罩佩戴检测方法的步骤。