文献类型：期刊文章

作　　者：郭松[1] 尹明臣[2]

GUO Song;YIN Mingchen(Department of Mathematics and Computer Engineering,Ordos Institute of Technology,Ordos 017000,China;Suzhou Low Light Level Electronic Fusion Technology Research Institute Co Ltd,Suzhou 215000,China)

机构地区：[1]鄂尔多斯应用技术学院数学与计算机工程系,内蒙古鄂尔多斯017000 [2]苏州微光电子融合技术研究院有限公司,江苏苏州215000

出　　处：《传感器与微系统》

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61801286)。

年　　份：2023

卷　　号：42

期　　号：9

起止页码：137-140

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2023_2024、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：新型冠状病毒(COVID—19)可以通过呼吸道飞沫等方式传播,自然场景中的遮挡、密集、小尺度等复杂因素会对口罩检测任务产生影响。针对以上问题,采用MobileNetV2网络作为全文的主干网络提取面部特征,构造特征金字塔,并结合视觉注意力机制,提出了一种口罩检测新算法,以实现在复杂场景下检测口罩佩戴情况的目标。算法利用空间注意力机制处理浅层特征,强化面部区域,利用通道注意力机制学习高层语义特征分布并强化语义信息,从而提高面部区域检测精度。实验结果表明:该算法在有遮挡、密集和小尺度的场景下取得了较高的精度,而且能够实时对视频进行口罩检测,鲁棒性较好。

关 键 词：口罩检测  空间注意力  通道注意力  MobileNetV2  

分 类 号：TP391.41]