应用轻量级YOLOv2模型实现口罩佩戴检测的方法

作者：陈旭君; 王承祥; 陈民慧; 廖娟; 纪娟娟; 朱德泉^*

来源：安庆师范大学学报(自然科学版), 2021, 27(04): 31-36.

DOI：10.13757/j.cnki.cn34-1328/n.2021.04.006

• 轻量级网络
• 口罩佩戴检测
• YOLOv2
• ShuffleNet
• 局域网传输

现有的口罩佩戴检测方法对设备计算性能要求高、所占存储空间大,不适合在常规计算性能的移动设备上部署应用。将轻量级网络ShuffleNet与YOLOv2进行重构组合,提出一种基于轻量级YOLOv2模型(Shuffle-YOLOv2)的口罩佩戴检测方法。该方法使用网络摄像头采集图像信号,经过局域网传输和Shuffle-YOLOv2网络检测,检测出未佩戴口罩行人时计算机触发报警器报警。Shuffle-YOLOv2网络能够保证其检测的准确性和实时性,并降低口罩佩戴检测方法对设备计算性能的需求。将Shuffle-YOLOv2网络与其他网络模型的性能进行比较,结果表明,本文算法具有高的检测速度和精度,网络占用的存储空间少,可初步用于常规计算性能的移动设备。

• 单位
  安庆师范大学; 安徽农业大学