一种基于深度学习的行人口罩检测和安全距离预警方法

    公开(公告)号:CN116682156A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310556436.8

    申请日:2023-05-16

    Abstract: 本发明属于智能检测技术领域,具体涉及一种基于深度学习的行人口罩检测和安全距离预警方法,包括:获取的像数据组成数据集;建立目标检测模型,将数据集中的数据输入目标检测模型进行训练;搭建行人口罩检测和安全距离预警系统,将训练完成后的目标检测模型作为系统的检测模块;所述系统包括信息采集模块、检测模块、安全距离预警模块;信息采集模块实时采集待检测数据;检测模块对采集的待检测数据进行实时行人口罩检测,得到检测结果;安全距离预警模块根据检测结果进行行人安全距离预警。本发明通过将改进的Yolo v3模型融入行人口罩检测和安全距离预警系统,在进行不同类型的口罩佩戴检测任务,增加了识别效率,提升了识别精度。

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