典型文献
基于YOLOv4的口罩规范检测算法研究
文献摘要：
新型冠状病毒传播方式主要为飞沫传播和近距离接触传播等,而正确佩戴口罩则是预防、隔离病毒的最方便有效的手段之一.但在公共场合下仍存在部分人群未佩戴口罩的情况,给公共安全带来了巨大威胁.从WIDER Face、MAFA、RMFD和MaskedFace-Net四个公开数据集中筛选7240张图像,构成人脸口罩规范数据集用于算法训练与测试.结果表明,YOLOv4算法在检测精度和检测速度方面还不错,检测效果满足场景需求.基于YOLOv4的口罩规范检测算法可以有效减轻防疫人员的工作量,提高了人员密集公共场合的安全系数.
文献关键词：
新冠疫情;口罩检测;深度学习;YOLOv4
中图分类号：
作者姓名：
陆立天
作者机构：
重庆师范大学计算机与信息科学学院,重庆 401331
文献出处：
引用格式：
[1]陆立天-.基于YOLOv4的口罩规范检测算法研究)[J].现代信息科技,2022(21):29-32
A类：
RMFD,MaskedFace
B类：
YOLOv4,检测算法,算法研究,病毒传播,传播方式,飞沫传播,近距离,接触传播,佩戴口罩,公共场合,公共安全,安全带,大威,WIDER,MAFA,Net,公开数据集,人脸,范数,算法训练,检测精度,检测速度,不错,检测效果,防疫人员,人员密集,安全系数,口罩检测
AB值：
0.421603
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