[发明专利]一种基于Retinaface算法的人脸口罩检测系统和方法

权利要求书

1.一种基于Retinaface算法的人脸口罩检测系统，其特征在于，包括口罩识别单元，用于对人脸图像的口罩进行识别；所述口罩识别单元采用口罩识别模型，口罩识别模型包括三个卷积层、三个池化层和两个全连接层，三个卷积层和三个池化层交替连接。

2.一种基于Retinaface算法的人脸口罩检测系统，其特征在于，还包括监控单元、人脸识别单元、存储单元和处理器；

监控单元获取视频数据并存储在存储单元中，处理器对视频数据进行处理得到待识别图像，人脸识别单元对待识别图像中的人脸进行标注得到人脸图像，口罩识别单元对人脸图像进行检测判断是否戴有口罩。

3.如权利要求1所述的一种基于Retinaface算法的人脸口罩检测系统，其特征在于，所述人脸识别单元采用Retinaface算法模型；Retinaface算法模型中特征提取网络采用MobileNet V1(0.25)结构，特征融合层采用FPN结构。

4.一种基于Retinaface算法的人脸口罩检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

S1：从监控系统中获取视频数据并进行处理得到待识别图像；

S2：将待识别图像输入Retinaface算法模型，以对人脸进行识别得到人脸图像；

S3：将人脸图像输入构建的口罩识别模型，输出识别口罩的概率值：

p＝1/(1+e^-x) (1)

公式(1)中，糠为口罩识别模型的输出值，p为输出的口罩概率值；若该概率值大于第一阈值，则表示该人脸戴了口罩；若小于或等于第一阈值，则表示该人脸未戴口罩。

5.如权利要求4所述的一种基于Retinaface算法的人脸口罩检测方法，其特征在于，所述S1中，根据预定的帧数间隔该视频数据划分成n张图片，得到待识别图像。

6.如权利要求4所述的一种基于Retinaface算法的人脸口罩检测方法，其特征在于，所述Retinaface算法模型的权重优化公式为:

公式(2)中，L反映模型输出与真实标签的差值，L_cls表示模型输出人脸的概率值与真实标签的差距，L_box表示模型输出人脸的位置信息与真实标签的差距，L_ptx表示模型输出的5个关键点位置信息与真实标签的差距，λ₁，λ₂表示平衡三者之间的权重，表示真实标签中框出部分是人脸的概率，若是人脸则表示1，不是人脸则表示0。

7.如权利要求4所述的一种基于Retinaface算法的人脸口罩检测方法，其特征在于，所述S3中，所述人脸图像的像素大小为48*48。