[发明专利]基于LFFD的口罩检测方法

权利要求书

1.一种基于LFFD的口罩检测方法，其特征在于，包括：

步骤1：采集公共场合下人们佩戴口罩和未佩戴口罩的图像，按清晰度进行筛选样本，制作训练集；

步骤2：构建预设的SP-LFFD人脸检测网络和分类网络，并通过训练集进行训练；

步骤3：先将输入的图片送入到训练后的SP-LFFD人脸检测网络进行人脸检测，然后获得人脸位置后再送入分类网络判断输入的图片的每一个人脸目标是否佩戴口罩，获得最终结果；

其中，预设的SP-LFFD人脸检测网络包括25个卷积层，分为4个部分，各卷积层采用基于Split的SPConv卷积单元代替常规卷积；

首先，将输入的特征图按一定比例分为两部分，representative部分与uncertain部分，所述一定比例设为，取值0.5；然后，representative部分特征采用3*3的卷积提取重要信息，由于仍可能存在冗余将继续进一步使用Group-wise卷积来降低冗余，其中每个块对应于通道的一个分区，分区之间没有连接，即切断了跨信道的连接，采用Point-wise卷积来补偿信息损失，通过Add方式对两者的输出特征进行融合；对于uncertain部分采用1*1的卷积提取隐含的细节信息；最后，对于得到的上下两个分支的特征，采用无参数的特征融合模块重新校准与融合两组特征，该融合模块不会引入额外的参数并能取得更好的性能，得到最终的输出特征；

所述分类网络采用ResNet18网络，ResNet18网络对SP-LFFD人脸检测网络输入的检测目标进行分类，判断输入的图片的每一个人脸目标是否佩戴口罩；

步骤2中，采用以下方式对训练集中图像数据进行预设的增强操作：

1、随机增加或降低亮度、对比度、光照；

2、对每个样本进行随机缩放，增强检测网络对不同尺度的泛化性；

3、随机增加阴影；

4、随机选取4张按不同比例组成一张图送入SP-LFFD人脸检测网络训练。