文献检索-宁波市创意产业特色资源库

限定检索结果

基于改进YOLOv5模型的复杂场景口罩佩戴识别: 收藏
分享
引用; 《微处理机》2022年第2期43卷 42-46页; 作者：何义李捍东贵州大学电气工程学院贵阳550025; 为满足疫情时期的特殊需要,基于改进YOLOv5模型,设计一款应用于复杂场景的口罩佩戴识别检测系统。系统采用Py Charm集成开发环境,从网络上爬取1600张口罩佩戴相关的图片,在原始k-means算法基础上加入聚类算法,获取与真实框之间的更高的...; 为满足疫情时期的特殊需要,基于改进YOLOv5模型,设计一款应用于复杂场景的口罩佩戴识别检测系统。系统采用Py Charm集成开发环境,从网络上爬取1600张口罩佩戴相关的图片,在原始k-means算法基础上加入聚类算法,获取与真实框之间的更高的先验框。在人机交互界面使用Qt组件设计,图像和模型数据加载使用开源OpenCV视觉库实现。口罩佩戴检测的核心算法使用目标检测算法中的YOLOv5训练并结合pytorch框架实现。实验结果表明,系统能够实现多人场景下人群佩戴口罩状况的检测,在多人物以及实时检测场景中准确率有所提高,在使用和效果上都具有自身特有的优势。; 来源：详细信息评论

限定检索结果