文献类型：期刊文章

作　　者：肖博健[1] 万烂军[1] 陈俊权[1]

XIAO Bojian;WAN Lanjun;CHEN Junquan(School of Computer Science,Hunan University of Technology,Zhuzhou,China,412007)

机构地区：[1]湖南工业大学计算机学院,湖南株洲412007

出　　处：《福建电脑》

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金项目(No.61702177);湖南省普通高校教学改革研究项目(湘教通[2019]291号-546、湘教通[2018]436号-439);湖南省学位与研究生教育改革研究项目(No.2020JGYB207);湖南工业大学2020年度大学生创新创业训练计划项目资助。

年　　份：2021

卷　　号：37

期　　号：3

起止页码：35-37

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：为实现口罩佩戴的有效识别,本文提出了一种采用改进的YOLOV5模型的口罩佩戴识别方法。首先,对主流目标识别算法与YOLOV5识别模型进行介绍;然后,着重探讨了用于口罩佩戴识别的YOLOV5模型的改进;最后,对改进的YOLOV5模型进行评估与分析。

关 键 词：深度学习  目标检测 口罩佩戴  YOLO模型  疫情防控

分 类 号：TP391]