文献类型：期刊文章

作　　者：谈世磊[1] 别雄波[2] 卢功林[1] 谈小虎[3]

TAN Shilei;BIE Xiongbo;LU Gonglin;TAN Xiaohu(College of automation,Chongqing University,Chongqing 400044,China;Chongqing Academy of Science and Technology far Development,Chongqing 400123,China;College of Applied Sciences,Taiyuan University of science and technology,Taiyuan 030024,China)

机构地区：[1]重庆大学自动化学院,重庆400044 [2]重庆科技发展战略研究院有限责任公司,重庆401123 [3]太原科技大学应用科学学院,太原030024

出　　处：《激光杂志》

基　　金：国家自然科学基金重点项目(No.61933012)。

年　　份：2021

卷　　号：42

期　　号：2

起止页码：147-150

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：近年来,随着硬件算力的提升和人工智能算法的创新发展,使得深度学习算法在目标检测方面有着广泛的应用。针对现有人工方式查看人员口罩佩戴情况的不足,提出了一种基于深度学习YOLOv5算法实现对口罩佩戴情况的实时检测。算法首先将数据集进行归一化处理,再将数据接入YOLOv5网络进行迭代训练,并将最优权重数据保存用作测试集测试,算法通过tensorboard可视化显示训练和测试结果。实验结果表明,所提算法检测的准确性高,实时性强,满足实际使用需求。

关 键 词：YOLOv5  口罩检测  最优权重  tensorboard  

分 类 号：TN249]