申请/专利权人：青岛星科瑞升信息科技有限公司

申请日：2022-08-24

公开（公告）日：2022-11-25

公开（公告）号：CN115393612A

主分类号：G06V10/56

分类号：G06V10/56;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/44;G06T7/13;G06N3/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.12.13#实质审查的生效;2022.11.25#公开

摘要：本发明涉及环境保护技术领域，具体为一种基于深度学习的遗弃口罩检测方法，包括以下步骤：S1.构建遗弃口罩的训练样本图像集；S2.提取训练样本图像集的图像特征数据，获得训练样本的图像特征数据集；所述图像特征数据包括口罩轮廓特征数据和口罩颜色增强特征数据；S3.构建遗弃口罩检测模型并对其训练和验证；S4.采用验证后的遗弃口罩检测模型对待检测图像的遗弃口罩进行检测。本发明增加口罩轮廓特征数据和口罩颜色增强特征数据作为数据源，与R、G、B三个通道联合，提高了遗弃口罩的识别精度。

主权项：1.基于深度学习的遗弃口罩检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.构建遗弃口罩的训练样本图像集；S2.提取训练样本图像集的图像特征数据，获得训练样本的图像特征数据集；所述图像特征数据包括口罩轮廓特征数据和口罩颜色增强特征数据；S3.构建遗弃口罩检测模型并对其训练和验证；S3.1采用图像样本和特征数据集的部分数据对遗弃口罩检测模型进行训练，循环迭代得到训练后的遗弃口罩检测模型；S3.2采用图像样本数据集的另一部分数据对训练后的遗弃口罩检测模型进行验证，最终得到验证后的遗弃口罩检测模型。S4.采用验证后的遗弃口罩检测模型对待检测图像的遗弃口罩进行检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 青岛星科瑞升信息科技有限公司 基于深度学习的遗弃口罩检测方法

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