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改进YOLOv5算法在口罩配戴检测系统中的应用与实现 被引量:1
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作者 马浩然 顾先旭 +1 位作者 张楠杰 吴东升 《科技创新导报》 2022年第27期103-107,117,共6页
针对公共场合行人是否佩戴口罩的问题,本文应用改进的YOLOv5算法设计了一款口罩佩戴检测系统,可对是否佩戴口罩进行图片检测与摄像头实时检测,改进的YOLOv5算法针对在目标检测过程中因小尺度目标多、特征不显著而容易导致漏检或误检等问... 针对公共场合行人是否佩戴口罩的问题,本文应用改进的YOLOv5算法设计了一款口罩佩戴检测系统,可对是否佩戴口罩进行图片检测与摄像头实时检测,改进的YOLOv5算法针对在目标检测过程中因小尺度目标多、特征不显著而容易导致漏检或误检等问题,通过增加尺度检测层,提高了小尺度的检测精度,以此达到对小目标准确识别的效果。改进算法后模型识别平均精度均值MAP达到93.5%,符合系统要求。本文对改进前后检测结果进行了对比,最终分析得出改进算法对小目标的检测具有更好的效果。 展开更多
关键词 YOLOv5算法 目标检测 口罩检测 神经网络
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