摘要
针对密集人群场景的口罩佩戴检测面临着监控视角下目标密集、互相遮挡、目标小、人脸透视畸变等难题,同时,涵盖不规范佩戴口罩场景的公开数据集也较为缺乏.提出一种基于YOLO-v5改进的监控视角下密集人群口罩佩戴检测算法MDDC-YOLO.利用空洞卷积构造多分支感受野模块MRF-C3替换YOLO-v5中常规C3模块,解决密集人群中小目标占比大的问题.使用Repulsion Loss基于样本边界框排斥吸引的原则提高模型抗遮挡能力,并充分利用训练过程中的遮挡正样本.在此基础上,引入ECA注意力机制进行特征通道最优化选择,并提出基于透视变换的离线数据增强方法,结合使用更适用于生成更多小目标样本的Mosaic-9数据增强方法,解决监控视角下密集人群口罩佩戴数据集缺乏的问题.实验结果表明,MDDC-YOLO算法相较于YOLO-v5算法mAP提升6.5个百分点,并达到32帧/s的检测速度,满足密集人群口罩佩戴检测的应用需求.
基金项目
贵州省科学技术基金(黔科合基础-ZK[2021]重点001)
维普
万方数据