[发明专利]基于yolov4的口罩检测方法有效
| 申请号： | 202111088283.6 | 申请日： | 2021-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN113762201B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 张勇;赵东宁;吴显淞;朱经晨;宗拓;颜庚潇;张恒 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V20/40;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 深圳市壹壹壹知识产权代理事务所(普通合伙) 44521 | 代理人： | 阮帆 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 yolov4 口罩 检测 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于yolov4的口罩检测方法，其特征在于，包括：
步骤1：采集公共场合下人们佩戴口罩和未佩戴口罩的图像，按清晰度进行筛选样本，制作训练集；
步骤2：构建预设YOLOV4目标检测模型；预设YOLOV4目标检测模型包括输入端、BackBone基准网络、Neck中间层以及Head输出层，其中，BackBone基准网络采用预设MobileNetV3网络结构；
所述预设MobileNetV3网络结构的起始部分包括1个卷积层，通过3x3的卷积，提取特征；中间部分包括由bneck构成的多个卷积层；最后部分通过两个1x1的卷积层代替全连接输出；
步骤3：将训练集放入预设YOLOV4目标检测模型中训练，得到具有高鲁棒性的训练后的预设YOLOV4目标检测模型；
步骤4：通过所述训练后的预设YOLOV4目标检测模型对待检测视频流或图片进行检测，判断视频流或图片中的每一个人脸目标是否佩戴口罩；
所述预设MobileNetV3网络结构的bneck中，采用CA注意力机制模块替换SE模块；
所述预设MobileNetV3网络结构中，采用深度可分离卷积代替普通卷积，然后取出BackBone基准网络获得的最后三个有效特征进行加强特征金字塔的构建。
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