【摘 要】
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受新型冠状病毒肺炎疫情的影响,规范戴口罩检测成为疫情防控的一项重要手段。当前针对口罩佩戴的检测主要还是通过人工监测,基于深度学习的高精度实时的口罩佩戴检测系统较少,且存在以下问题:缺乏对是否规范佩戴口罩的检测,开源数据集较少;数据集图像类内差异较大,类间差异较小;无法达到检测速度和检测精度的平衡;无法满足特定场景下的检测需求。论文研究口罩遮挡人脸视频检测算法和口罩遮挡人脸视频检测系统,主要工作如下
【基金项目】
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特定场所防疫智能识别和监控系统（A2019-80）,重庆邮电大学新型冠状病毒感染肺炎疫情应急专项； 国家重点研发计划项目（2020YFC2003301）； 国家自然科学基金项目（61801069）；
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受新型冠状病毒肺炎疫情的影响,规范戴口罩检测成为疫情防控的一项重要手段。当前针对口罩佩戴的检测主要还是通过人工监测,基于深度学习的高精度实时的口罩佩戴检测系统较少,且存在以下问题:缺乏对是否规范佩戴口罩的检测,开源数据集较少;数据集图像类内差异较大,类间差异较小;无法达到检测速度和检测精度的平衡;无法满足特定场景下的检测需求。论文研究口罩遮挡人脸视频检测算法和口罩遮挡人脸视频检测系统,主要工作如下:1.设计和部署了口罩佩戴检测系统。该系统基于YOLOv3目标检测网络,检测人脸佩戴口罩和不佩戴口罩情况,分析系统存在的问题并思考如何通过改进核心检测算法弥补系统在识别准确率和识别速度的不足;2.针对规范佩戴口罩数据集较少且数据类内差异较大的问题,提出了一种数据集子类划分的方法。通过在无监督自分类方法中引入标签矫正算法,得到一种数据集自动子类划分算法对数据集进行预处理,以此减少数据集类内差异,通过子类划分后的数据集训练的网络可以达到更好的检测效果;3.针对口罩佩戴检测网络对检测速度和检测精度的需求,提出了基于注意力机制的口罩遮挡人脸视频检测网络。由于检测的目标集中在大中尺度,调整了YOLOv3网络结构,使网络专注于检测大中尺度的目标,提升了网络的检测速度。为了提升类间差异较小的数据类别的分类能力,引入了注意力机制强化网络对细节特征的提取。实验结果表明,通过引入口罩数据自动子类划分方法,并添加注意力机制到检测网络,在口罩遮挡人脸视频检测任务中,网络的口罩佩戴情况平均检测精度从79.34%提升到93.12%,检测速度提高了6.4%,能够满足实际应用的需求。
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