一种口罩佩戴检测方法技术

本发明专利技术公开了一种口罩佩戴检测方法，包括：通过MTCNN算法中的P‑Net网络，提取人脸目标；通过MTCNN算法中的R‑Net网络，对人脸目标进行筛选，获取筛选剩下的人脸目标；通过改进的R‑Net网络，在筛选剩下的人脸目标中提取口罩目标；通过改进的O‑Net网络，确定人脸目标和口罩目标。本发明专利技术对MTCNN算法进行了针对性的改进，在网络设计上，将针对人脸与口罩目标的特点，对各子网络做针对性的改进与调整，在算法的检测流程上，利用人脸目标与口罩目标之间的关系，将人脸检测与口罩检测结合起来，使两者在检测流程上不再相互独立，使算法成为一个整体，实现端到端的检测。

【技术实现步骤摘要】
一种口罩佩戴检测方法
本专利技术涉及口罩佩戴检测
，更具体的涉及一种口罩佩戴检测方法。
技术介绍
新型冠状病毒可以通过空气中的飞沫、气溶胶等载体进行传播，在公共场所下正确佩戴口罩可以有效地防止病毒的传染。对此，需要提出了一种自然场景下人脸口罩佩戴检测方法。目前，MTCNN(Multi-taskCascadedconvolutionalneuralnetworks(MTCNN)人脸检测方法对自然环境中的光线、角度和人脸表情变化更具有鲁棒性，检测效果更好。MTCNN包含三个子网：实现人脸从粗到精的检测。p-net的输出是r-net的输入，r-net的输出是o-net的输入，可以避免后两个子网都在整张图像上扫描，检测速度快，检测效果优于其他算法。由于P-Net人脸检测窗口大小为12*12，而人脸的大小是任意的，为了使检测窗口检测到完整的人脸，因此必须首先缩放。P-Net的职责是将不同尺度图像的检测结果输出；R-Net从P-Net检测出的候选框里面，过滤掉非人脸的候选框，筛选出可以检测到完整人脸的候选框；O-Net对R-Net输出的候选框本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种口罩佩戴检测方法，其特征在于，包括：/n通过MTCNN算法中的P-Net网络，提取人脸目标；/n通过MTCNN算法中的R-Net网络，对人脸目标进行筛选，获取筛选剩下的人脸目标；/n通过改进的R-Net网络，在筛选剩下的人脸目标中提取口罩目标；/n通过改进的O-Net网络，确定人脸目标和口罩目标。/n

【技术特征摘要】
1.一种口罩佩戴检测方法，其特征在于，包括：
通过MTCNN算法中的P-Net网络，提取人脸目标；
通过MTCNN算法中的R-Net网络，对人脸目标进行筛选，获取筛选剩下的人脸目标；
通过改进的R-Net网络，在筛选剩下的人脸目标中提取口罩目标；
通过改进的O-Net网络，确定人脸目标和口罩目标。


2.如权利要求1所述的口罩佩戴检测方法，其特征在于，所述改进的R-Net网络，为一个常规的带有全连接层的卷积神经网络，记作Impro-R-Net网络；
所述Impro-R-Net网络有3个卷积层，3个卷积层Conv1、Conv2和Conv3后各连接了一个最大池化层；
所述Impro-R-Net网络在3个卷积层Conv1、Conv2和Conv3采用了两种宽高比的卷积核，分别为1：1和2：1；
所述Impro-R-Net网络具有两个输出，分别为目标区域的类别和目标区域边界框的回归。


3.如权利要求2所述的口罩佩戴检测方法，其特征在于，所述通过改进的R-Net网络，在筛选剩下的人脸目标中提取口罩目标，包括：
将筛选剩下的人脸目标框映射回原图中，利用Impro-R-net网络在原图中的人脸目标内做口罩检测。


4.如权利要求1所述的口罩佩戴检测方法，其特征在于，所述改进的O-Net网络，为基于金字塔池化的卷积神经网络，记作Impro-O-Net网络；

【专利技术属性】
技术研发人员：杨蕾，
申请(专利权)人：陕西师范大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61