[发明专利]基于轻量化特征融合SSD的人员是否佩戴口罩检测方法

权利要求书

1.一种基于轻量化特征融合SSD的人员是否佩戴口罩检测方法，其特征在于，包括：

收集、整理各个场景人员佩戴口罩与不佩戴口罩的图像，使用半监督图像自动标注构建自动标注佩戴口罩检测数据集，将所述自动标注佩戴口罩检测数据集和现有人脸基准数据集进行整合，得到口罩检测图像数据集；

在EfficientNet-B0网络的基础上，使用复合模型缩放方法扩大网络的深度、通道数、分辨率，得到EfficientNet-B3特征提取网络结构，提取出EfficientNet-B3特征提取网络结构的3个特征层；

基于所述EfficientNet-B3特征提取网络结构的3个特征层通过Concat级联和归一化处理，得到轻量化特征融合SSD算法检测器的第一层特征图、第二层特征图和第三层特征图，对所述第三层特征图连续做卷积运算，得到轻量化特征融合SSD算法检测器的第四层特征图、第五层特征图和第六层特征图；

基于所述轻量化特征融合SSD算法检测器的第一层特征图、第二层特征图、第三层特征图、第四层特征图、第五层特征图和第六层特征图，利用所述口罩检测图像数据集对所述轻量化特征融合SSD算法检测器进行训练，得到训练好的轻量化特征融合SSD算法检测器；

将所述训练好的轻量化特征融合SSD算法检测器安装在轻量化设备上，在轻量化设备上输入待检测的图像或者视频，轻量化设备利用轻量化特征融合SSD算法检测器对待检测的图像或者视频进行检查，实时输出人员是否佩戴口罩的检测结果；

所述的基于所述EfficientNet-B3特征提取网络结构的3个特征层通过Concat级联和归一化处理，得到轻量化特征融合SSD算法检测器的第一层特征图、第二层特征图和第三层特征图，包括：

步骤3.1：对特征图尺寸×特征图尺寸×通道数为38×38×48的特征图进行1×1的卷积，升高特征图的维度到38×38×128；

步骤3.2：对特征图尺寸×特征图尺寸×通道数为19×19×136特征图，首先进行1×1的卷积降低维度为19×19×128，然后进行双线性插值上采样到38×38×128；

步骤3.3：对特征图尺寸×特征图尺寸×通道数为10×10×384特征图，首先进行1×1的卷积降低维度为10×10×128，然后进行双线性插值上采样到38×38×128；

步骤3.4：对步骤3.1、3.2、3.3操作后的3个38×38×128的特征图进行Concat级联和L2归一化得到融合后的38×38×384的特征图，将38×38×384的特征图作为轻量化特征融合SSD算法检测器的第一层特征图；

步骤3.5：对步骤3.2提出的19×19×136特征图进行1×1的卷积，升高维度为19×19×384的特征图，将19×19×384的特征图作为轻量化特征融合SSD算法检测器的第二层特征图；通过EfficientNet-B3中的26个MBConv得到10×10×384的特征图，将10×10×384的特征图作为轻量化特征融合SSD算法检测器的第三层特征图；

所述的对所述第三层特征图连续做卷积运算，得到轻量化特征融合SSD算法检测器的第四层特征图、第五层特征图和第六层特征图，包括：

对所述轻量化特征融合SSD算法检测器的第三层10×10×384的特征图，首先进行1×1的卷积降低维度得到10×10×128的特征图，然后进行3×3的卷积，步长为2，填充padding为1，得到轻量化特征融合SSD的第四层特征图5×5×256；

对所述第四层特征图5×5×256，首先进行1×1的卷积降低维度得到5×5×128的特征图，然后进行3×3的卷积，步长为1，得到轻量化特征融合SSD的第五层特征图3×3×256；

对所述第五层特征图3×3×256，首先进行1×1的卷积降低维度得到3×3×128的特征图，然后进行3×3的卷积，步长为1，得到轻量化特征融合SSD的第六层特征图3×3×256。