基于Slim-YOLOv3的口罩佩戴情况检测方法

本发明属于深度学习目标检测和计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于Slim‑YOLOv3的口罩佩戴情况检测方法，该方法包括：实时获取人脸视频数据，对人脸视频数据进行预处理；将预处理后的人脸图像输入到训练好的Slim‑YOLOv3模型中，判断该用户是否正确佩戴口罩；本发明通过一种基于Slim‑YOLOv3的口罩佩戴情况视频检测方法，加上采用改进的无监督自分类方法对不规范佩戴口罩的数据进行子类划分，使得口罩佩戴视频检测任务可以更加精确快速的实现。且提出的网络更加简洁，使得应用成本进一步降低。

《基于Slim-YOLOv3的口罩佩戴情况检测方法》是一发明专利，专利号为 2021103306112，当前法律状态为已售，由重庆邮电大学提出申请，发明人为姜小明;向富贵;张中华;吕明鸿;王添;赖春红;王伟;李章勇，公开（公告）日期为2022-11-25，国际专利分类号（IPC）为 G06V40/16(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：目标检测技术。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明属于深度学习目标检测和计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于Slim‑YOLOv3的口罩佩戴情况检测方法，该方法包括：实时获取人脸视频数据，对人脸视频数据进行预处理；将预处理后的人脸图像输入到训练好的Slim‑YOLOv3模型中，判断该用户是否正确佩戴口罩；本发明通过一种基于Slim‑YOLOv3的口罩佩戴情况视频检测方法，加上采用改进的无监督自分类方法对不规范佩戴口罩的数据进行子类划分，使得口罩佩戴视频检测任务可以更加精确快速的实现。且提出的网络更加简洁，使得应用成本进一步降低。

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