基于改进YOLOv5的口罩佩戴识别研究  

作　　者：韦伟[1] 陶亚明 王翔翔 

机构地区：[1]安徽工业大学管理科学与工程学院,安徽马鞍山243032

出　　处：《中国新技术新产品》2025年第6期44-46,共3页New Technology & New Products of China

摘　　要：目前,检测人们是否戴口罩主要基于人工检查,但是该方法过于消耗人力成本,也会带来更多感染风险。为了解决该问题,本文采用一种改进的YOLOv5算法,可以实时检测佩戴情况。该算法在特征金字塔中引入注意力机制,增强对输入图像中重要部分的识别能力。进而与原YOLOv5算法进行比较,并在其他模型中应用相同的注意力模块,验证了本文算法在检测效果上具有显著优势。

关 键 词：深度学习 Ghost卷积 YOLO 人脸口罩检测 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]