多尺度特征融合的轻量化口罩佩戴检测算法

科学规范地佩戴口罩是预防新冠、流感等呼吸道传染病的有效方法,在当前疫情形势下,正确佩戴口罩显得尤为重要。已有的口罩佩戴检测算法多数存在结构复杂、训练难度较高和特征提取不足等问题,为此,提出一种多尺度特征融合的轻量化口罩佩戴检测算法L-MFFN-YOLO。以YOLOv4-Tiny网络为基础,L-MFFN-YOLO改进原始残差结构,使用轻量化残差模块促进模型快速收敛,在有效降低模型计算量的同时保证检测精度。在原网络、这2个尺度的基础上增加特征分支,以增强低特征层的信息表达能力并降低小目标的漏检率。通过多层级交叉融合结构最大程度地提取有用信息,从而提高特征利用率。除佩戴和未佩戴口罩2种情况外,在数据集中新增口罩佩戴不正确的类别并进行手工标注,实验结果表明,L-MFFN-YOLO算法的模型大小仅为5.8 MB,较原始网络YOLOv4-Tiny,其模型规模减小76%,mAP提高5.25个百分点,CPU下的处理时间快14 ms,能在资源受限的设备中满足口罩佩戴检测任务对准确率和实时性的要求。     

YOLOv4口罩检测算法的轻量化改进

针对当前YOLOv4目标检测算法网络模型庞大、特征提取不充分且易受光线环境影响的缺点,提出了一种优化了特征提取网络和一般卷积块的轻量化YOLOv4-Lite网络模型。使用改进的MobileNetv3替换原有的主干特征提取网络,减小了网络模型的参数量,提高了检测精度。提出了使用深度可分离卷积块代替原网络中的普通卷积块,使得模型的参数量进一步降低。结合了标签平滑、学习率余弦退火衰减算法,新增了SiLU激活函数代替MobileNetv3浅层网络的ReLU激活函数,优化了模型的收敛效果。优化了Mosaic数据增强方法,提升了模型的鲁棒性。在人脸口罩佩戴任务中与原算法相比,牺牲了1.68%的mAP,但在检测效率（FPS）上提升约180%。     

改进YOLOv5的轻量化口罩检测算法

为了提高现有口罩检测算法检测效率,降低算法参数量以及模型大小,提出了一种改进的轻量化口罩检测算法YOLOv5-MBF。用GELU激活函数替换MobileNetV3深层网络的hard-swish激活函数,优化了模型收敛效果,将改进的MobileNetV3网络替换YOLOv5s主干网络,降低计算量提高模型检测速度。增加BiFPN特征金字塔结构与不同特征层融合,提高了检测精度。在数据处理方面使用Mosaic和Mixup数据增强提高该模型的泛化性和鲁棒性。边框回归损失函数使用Focal-Loss EIoU,优化了模型训练收敛速度且提高了口罩和人脸边框定位精度。最后添加CBAM注意力机制使得模型更关注重要特征抑制不显著特征提高检测性能。实验结果表明,该算法在佩戴口罩目标和无佩戴口罩目标上的平均精度均值达到了89.5%,模型推理速度提升了43%,模型参数了减少了49%,模型大小降低了48%,满足口罩检测任务的实时性和检测精度要求。     

基于改进YOLOv4的口罩佩戴检测算法

为解决YOLOv4在目标检测任务中检测速度低、模型参数多等问题,提出一种改进YOLOv4的目标检测算法。将YOLOv4主干网络中的CSPDarknet53替换成Mobilenet用以增强YOLOv4的特征提取网络,PANet原有的3×3标准卷积被深度可分离卷积取代,以降低计算负荷,从而提高识别速度,减少模型参数。然后使用K-means+〖KG-*3〗+算法对由8565张图像组成的数据集进行anchor维度聚类,以提升算法精度。同时,搭建行人口罩佩戴及人体测温拍摄系统用以在人群密集场所中执行疫情防控任务。在保证YOLOv4-Mobilenet网络精度的前提下,相较于原算法FPS提升200%、模型参数减少82%。改进后的模型平均每秒可检测67张图片,可以胜任实际应用中的口罩佩戴检测任务,结果表明该模型检测效果好、鲁棒性较强。     

面向火焰快速检测的轻量化深度网络研究

在易燃易爆场合火灾控制中火焰极速检测意义重大,其对算法实时性、准确度、抗干扰性有较高要求。为此提出一种基于改进YOLOv4-tiny轻量化抗干扰火焰检测深度网络。引入类火目标图像与真实火焰图像并通过Mosaic数据增强方式建立鲁棒性火焰检测数据集;对YOLOv4-tiny骨干网络采用深度可分离卷积进行改进,使得原网络更加轻量化;在特征金字塔网络FPN(feature pyramid network)中融合多尺度特征提高网络对多层特征的学习表示能力,并引出多检测头以适应火焰爆发过程中不同尺度火焰的精准检测;在FPN中引入ECA(efficient channel attention)通道注意力机制进一步提高检测精度。实验结果表明,提出的YOLOv4-tiny-L4参数量仅为4.22 MB,准确率高达94.1%,执行时间仅为46 ms,满足火焰快速检测基本要求。     

基于改进SSD的口罩佩戴检测算法

新冠疫情近年来在全球肆虐,新冠病毒具有极强的传染性,在公共场所佩戴口罩可以阻断病毒的传播途径,有效遏止疫情的蔓延。利用计算机视觉技术对公共场合佩戴口罩行为进行检测具有重要意义,在疫情防控常态化条件下,需要对人脸口罩佩戴进行正确识别,同时要识别口罩佩戴是否正确。在实际检测环境中,口罩佩戴检测任务中的场景复杂多样,佩戴口罩的人脸目标尺度不一,正确与错误佩戴口罩特征差异小,难以检测。提出一种改进SSD算法的口罩佩戴检测算法。以SSD检测算法为基础,引入特征融合网络及协调注意力机制,重构特征提取网络,增强对细节信息的学习和处理能力。同时,将算法的分类预测分数和IoU分数进行合并表示,使用Quality Focal Loss函数调节正负样本的权重。在自制口罩佩戴检测数据集上的实验结果表明,该算法的平均精度均值达到96.28%,与原始算法相比提高了5.62%,对口罩佩戴检测具有良好的准确性和实用性,可满足疫情防控下的实际需求。     

基于图像复原和亮度修正的口罩佩戴检测方法研究

在火车站等公共场合采集乘客图像时,由于运动模糊和光线问题,导致图像的质量受影响。为了提高检测口罩检测的准确率,从图像的复原和亮度修正两方面进行改进。首先,采用改进的维纳滤波算法对火车站乘客的模糊图像进行处理和复原。其次,将图像进行两次颜色空间转换,同时使用同态滤波算法对亮度进行调整,解决图像存在的光线过亮或过暗的问题。最后,对YOLOv4的网络参数进行调整,使用YOLOv4算法分别对原始的数据集和去模糊、修正亮度后的数据集进行训练和测试。试验结果表明,经过图像复原和亮度修正的数据集,相比于原始数据集,训练出来的模型更为优秀,平均检测精度最高提升了7.25%。不仅提高了口罩佩戴检测的准确率,而且满足了实时检测的需要。     

基于改进的YOLOv3口罩佩戴检测和识别

新冠疫情仍在全球肆虐,佩戴口罩可以有效阻断新冠病毒传播,口罩佩戴检测系统能及时提醒公共场所活动的人佩戴口罩。针对该问题及小尺度目标检测困难的问题,提出了一种基于YOLOv3改进的网络模型Face＿mask Net用于口罩佩戴检测。由于YOLOv3算法训练的网络模型对小目标检测率低,IoU值相同时不能反映预测框和目标框是否相交,以及传统NMS对于遮挡经常产生错误抑制情况,Face＿mask Net改进了残差块和神经网络结构,引入SPP模块和CSPNet网络模块,并采用DIoU作为损失函数,DIoU-NMS算法作为分类器。实验结果表明,Face＿mask Net可以有效提高目标检测准确率,AP75下的平均准确率为58.05%,相比由YOLOv3算法训练的网络模型提高了4.11%。     

基于改进YOLOv3的口罩佩戴检测方法

为解决市民口罩佩戴目标检测中因小尺寸目标较多导致其识别精度不高的问题,提出一种基于YOLOv3改进的算法M_YOLOv3.重构特征金字塔机制,把原本3*3的类金字塔结构扩建为4*4尺寸,把先验框数量由9增加到16,通过以上方法降低神经网络感受野,增强M_YOLOv3对小尺寸目标的敏感度.将原有的损失函数IoU替换为DI...     

改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法

口罩的佩戴对于疫情防控起着极其重要的作用,针对大规模人群下口罩佩戴检测实时性欠佳、难以部署的问题,提出了一种改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法。该算法以YOLOv4-tiny为基础,用两个Resblock-D模块替代CSP模块,降低特征提取网络复杂度,提升检测速度;引入SPP,增加了网络的感受野,使网络满足任意尺寸的影像输入,并增强算法的鲁棒性;引入两层CA注意力机制,提高算法的利用率以保证检测精确度。通过实验检测结果表明,相较于原始YOLOv4-tiny,所提网络mAP提升了0.5个百分点,达到94.0%,检测速度提升了3.96 FPS。在保证检测速度有少量提升的基础上有效提高了检测速度,综合性能得到提升。     

基于YOLOv4的安全帽佩戴检测及工种身份识别

在施工现场中, 安全帽能够减轻对头部的伤害, 且不同颜色的安全帽代表不同的身份, 基于当前施工现场通过视频监控来对工人安全帽的佩戴以及工种身份识别存在一定的耗时性, 不完全性, 监督效率低等问题, 本文提出了一种基于YOLOv4改进的安全帽佩戴检测以及身份识别的方法, 在原始的YOLOv4的基础之上, 使用K-means算法对先验框的大小重新进行聚类分析处理, 增加多尺度预测输出, 实现DIoU NMS进行非极大值抑制, 从而使工人安全帽佩戴及身份识别达到高效性, 全面性. 结果表明, 佩戴红、蓝、黄、白安全帽和未佩戴安全帽工人平均检测准确率达到92.1%, 从而保证能够实现对施工现场工人安全帽的佩戴达到一种实时监控.     

改进YOLOv4-tiny网络的狭小空间目标检测方法

针对狭小空间中目标相互遮挡导致轻型检测网络存在大量漏检、分类错误等问题,基于YOLOv4-tiny提出一种自适应非极大抑制（adaptive non-maximum suppression,A-NMS）的多尺度检测方法。在骨干网络引入大尺度特征图优化策略和金字塔池化模型,增强遮挡目标显著区域特征;设计内嵌空间注意力的双路金字塔特征融合网络,提升浅层细节特征与高级语义信息的融合能力;提出区域目标密度与边界框中心距离因子相关联的动态NMS阈值设定方法,并在后处理阶段代替传统IoU-NMS算法,进一步减少漏检。实验结果表明,与YOLOv4-tiny算法相比,改进算法在公开数据集PASCAL VOC07+12和自制数据集上mAP值分别提高2.84个百分点和3.06个百分点,FPS保持在87.9,对遮挡目标的检测能力显著提升,满足移动端对狭小复杂场景实时检测的需求。     

基于改进Mosaic数据增强和特征融合的Logo检测

近年来,Logo检测在知识产权保护和产品品牌管理等领域得到了广泛应用。针对Logo检测中的复杂背景和多尺度问题,提出了一种改进Mosaic数据增强和特征融合的Logo检测算法。将六张原始图片随机翻转、缩放和拼接构成合成图像,与单张图像和由四张原始图片合成的图像一起作为YOLOv4模型的训练输入,并确定三种输入形式的最优比例,同时使用一种新的训练策略,改进的Mosaic数据增强方法丰富了Logo对象的尺度和背景,使模型更好地学习全局和局部特征;在路径整合网络(PANet)的基础上引入跨层连接、重复堆叠、直接连接和加权特征融合等操作,改进的PANet扩大了模型感受野,增强了模型的多尺度特征表达能力。实验结果表明,提出的MP-YOLOv4算法在减小21.7%模型大小的同时, IoU(Intersection of Union)等于0.5时的平均精度上达到了67.4%,较YOLOv4提高了2.4%,同时在多尺度目标上的检测性能得到了改善。     

基于改进YOLOv3的自然场景人员口罩佩戴检测算法

针对新冠肺炎防控期间肉眼识别判断行人是否佩戴口罩效率低且存在较大风险的问题,提出一种改进检测目标边框损失的自然场景下行人是否佩戴口罩的检测算法.该算法对YOLOv3损失函数进行改进,应用GIoU计算目标边界框损失,完成自然场景下行人是否佩戴口罩的检测.算法在开源的WIDER FACE数据集和MAFA数据集上训练,采集自然场景图片进行测试,行人是否佩戴口罩的mAP(mean Average Precision)达到了88.4%,取得了较高的检测准确率,在自然场景视频检测中平均每秒传输帧数达到38.69,满足实时检测的要求.     

FLM-YOLOv8：一种轻量级的口罩佩戴检测算法

针对现有的口罩佩戴检测模型无法较好平衡检测精度与速度,参数量较大,漏检和误检率高等问题,提出了一种轻量级的口罩佩戴检测算法FLM-YOLOv8。使用轻量级FasterNet替换YOLOv8n的主干特征提取网络,提升网络检测速度;融合FasterNet Block改进C2f模块,降低模型计算复杂度;提出SPPF-LSKA结构,增强模型的特征表达能力和感知能力,提高网络检测精度;设计Inner-MPDIoU边界框回归损失函数,提高回归预测精度,加快收敛速度。创建标注了一个复杂多元场景下的口罩佩戴数据集,并使用马赛克数据增强,以提高网络泛化能力。实验结果表明,该算法在正确佩戴口罩、未正确佩戴口罩和未佩戴口罩目标上的mAP@0.5达到了91.3%,FPS达到了143.6,实现了更加实时准确的口罩佩戴检测。     

融合环境特征与改进YOLOv4的安全帽佩戴检测

目的 在施工现场,安全帽是最为常见和实用的个人防护用具,能够有效防止和减轻意外带来的头部伤害。但在施工现场的安全帽佩戴检测任务中,经常出现难以检测到小目标,或因为复杂多变的环境因素导致检测准确率降低等情况。针对这些问题,提出一种融合环境特征与改进YOLOv4（you only look once version 4）的安全帽佩戴检测方法。方法 为补充卷积池化等过程中丢失的特征,在保证YOLOv4得到的3种不同大小的输出特征图与原图经过特征提取得到的特征图感受野一致的情况下,将两者相加,融合高低层特征,捕捉更多细节信息;对融合后的特征图采用3×3卷积操作,以减小特征图融合后的混叠效应,保证特征稳定性;为适应施工现场的各种环境,利用多种数据增强方式进行环境模拟,并采用对抗训练方法增强模型的泛化能力和鲁棒性。结果 提出的改进YOLOv4方法在开源安全帽佩戴检测数据集（safety helmet wearing dataset,SHWD）上进行测试,平均精度均值（mean average precision,mAP）达到91.55%,较当前流行的几种目标检测算法性能有所提升,其中相比于YOLOv4,mAP提高了5.2%。此外,改进YOLOv4方法在融合环境特征进行数据增强后,mAP提高了4.27%,在各种真实环境条件下进行测试时都有较稳定的表现。结论 提出的融合环境特征与改进YOLOv4的安全帽佩戴检测方法,以改进模型和数据增强的方式提升模型准确率、泛化能力和鲁棒性,为安全帽佩戴检测提供了有效保障。     

多尺度融合的YOLOv3人群口罩佩戴检测方法

在新型冠状病毒疫情防控要求下,商场、车站等公共场所人群环境下佩戴口罩成为人们出行的必要条件.由于在人群环境下往往存在人员密集,容易相互遮挡,且目标尺度较小等影响,口罩佩戴检测容易出现误检、漏检等问题.针对这些问题,在YOLOv3算法的基础上,提出一种基于改进YOLOv3的人群口罩佩戴检测算法.添加浅层特征图,在原来的3...     

基于YOLOv5增强模型的口罩佩戴检测方法研究

人脸口罩佩戴检测是公共场所疫情防控中极为重要的措施,智能、高效地检测口罩佩戴情况对实现疫情防控的自动化和数字化具有重要意义。使用卷积类深度神经网络实现端到端的人脸口罩佩戴检测具有可行性,但卷积类神经网络具有结构复杂、参数量和浮点计算量庞大的特点,从而产生较高的计算开销和内存需求,极大地限制了其在资源有限的终端设备上的应用。为了使人脸口罩佩戴监督功能更易获取,并实现多尺度条件下的模型压缩和加速检测,提出一种基于改进YOLOv5的轻量化增强网络模型。设计参数量和计算量更小的GhostBottleneckCSP和ShuffleConv模块并替换原YOLOv5网络中的C3及部分Conv模块,以降低特征通道融合过程中的计算量并增强特征表达能力。实验结果表明,该模型的识别精度达95%以上,模型在精度近乎无损失的前提下,参数量和计算量分别仅为原YOLOv5网络的34.24%和33.54%,且在GPU和CPU上的运行速度分别提升13.64%和28.25%,降低了模型对内存存储及计算能力的要求,更适用于在资源有限的移动端部署。     

改进YOLOv8的无人机航拍小目标检测算法

在无人机航拍图像目标检测任务中,存在小目标多且分布密集,目标背景复杂,类别样本数量不平衡,无人机算力偏低等问题。为此提出一种改进YOLOv8的算法MFF-YOLOv8(multi-feature fusion YOLOv8)。在C2f模块的Bottleneck模块中融合可变形卷积DCNv3(deformable convolution v3),增强模型主干部分的特征提取能力。设计了一种新的MFFPN(multi-feature fusion pyramid network)特征融合网络结构,增加更多特征融合路线,保留更多的底层特征图细节和特征,提高模型对小目标的检测能力。增加P2小目标检测层并优化原有的P5检测层,增强了对小目标的检测精度并降低参数量。最后,引入动态头Dyhead(dynamic head)进一步增强模型的检测精度,在Visdrone2019公共数据集的实验中,MFF-YOLOv8s算法的检测精度mAP50和mAP50:95相比YOLOv8s分别提高10.2个百分点和7.1个百分点,参数量降低77.04%,检测精度超越YOLOv11,满足了无人机平台对精度和轻量化的需求。