排序方式: 共有60条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
新冠病毒的传播方式主要是通过呼吸道传染,人们佩戴口罩进行防护是最有效的预防感染的途径之一,而人脸口罩自动化识别可以有效监督人们是否佩戴口罩.文章设计了基于PaddleHub的人脸口罩识别系统,利用PyramidBox单阶段人脸检测器和FaceBoxes主干网络分别对目标区域进行人脸检测和口罩识别.此外,为扩展该系统的功... 相似文献
4.
由于新型冠状病毒肺炎的爆发,口罩成为人们日常生活中必需品。为了识别与检测人们是否佩戴口罩,提出了一种基于改进的YOLOv5s口罩佩戴检测算法。通过在YOLOv5s主干网络引入改进的自适应的协调注意力机制模块(Coordinate attention-activate or not, CA-A)提升网络的特征提取能力,解决了错误检测和漏检的问题。以新的损失函数AD-CIoU代替CIoU损失函数,作为回归损失函数,提升了边界框的定位精确度。实验表明,与原始模型算法相比,所提出的模型算法平均精度mAP值达到96.1%,提升了1.7%,具有较好的检测精度,可以满足目标检测应用需求。 相似文献
5.
6.
粉尘危害个人防护技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
以白刚玉试验粉尘替代滑石粉,并对传统的测尘装置进行了改进,较好地解决了对呼吸性粉尘阻尘效率的检验,研制出一种新型高效低阻聚丙烯滤料和新型防尘口罩,口罩主要性能参数的参数均达到国家标准。 相似文献
7.
8.
针对AIZOO开源人脸口罩检测算法FaceMaskDetection存在较严重的人脸口罩分类精度低的缺陷,本文设计了高精度轻量级人脸口罩分类模型,提出快速特征提取模块FastBlock和基于多层级特征融合的轻量级人脸口罩分类网络(Light MaskNet)。FastBlock减少深度可分离(depthwise, DW)卷积和1×1卷积中间张量的通道数量,进一步降低计算成本,从而提高了特征提取速度。不同层级之间的特征融合可以增大模型的广度,提高模型的鲁棒性。实验结果表明,该人脸口罩分类模型精度可达98.852%,中央处理器(central processing unit, CPU)推理时间仅为9.8 ms,图形处理器(graphics processing unit, GPU)可实现亚毫秒级运算,仅牺牲少量计算资源就能弥补FaceMaskDetection精度低的缺陷,可很好地满足计算资源有限的边缘设备、移动端等的应用需求。 相似文献
9.
10.