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基于深度学习的体温与口罩佩戴双检测系统

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大多数传染性疾病都以飞沫作为主要传播途径,并伴随发热症状,因此,在人员密集场所实时检测人员体温及口罩佩戴情况能够有效预防病毒传播.文章在YOLOV5模型的基础上加入CBAM模块,用以融合更多尺度的特征信息,进而在图像中更精准地定位人像.提出基于人像的灰度极值定位算法以更加精准的定位目标额头中心,并结合改进YOLOV5模型构建体温与口罩佩戴双检测系统.实验结果表明,该系统能够在有效距离内对多目标进行实时、准确的体温与口罩佩戴情况检测,在保护公众卫生健康方面具有一定的应用价值.

卢云聪

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郑州警察学院 河南郑州 450000

YOLOV5 CBAM 灰度极值定位算法 体温与口罩佩戴双检测

中央高校基本科研业务费专项(2022)

2022TJJBKY025

2024

绥化学院学报
绥化学院

绥化学院学报

影响因子：0.195
ISSN：2095-0438
年,卷(期)：2024.44(3)
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