[发明专利]基于ResNet和RetinaFace的口罩佩戴检测方法

权利要求书

1.一种基于ResNet和RetinaFace的口罩佩戴检测方法，其特征是，包括有以下步骤：

S1、制作所需的口罩检测数据集；

S2、搭建RetinaFace与Res-Net34网络框架；

S3、将制作的口罩检测数据集放入Res-Net34网络进行训练；

S4、将训练的RetinaFace与Res-Net34模型用于口罩佩戴规范检测。

2.根据权利要求1所述的基于ResNet和RetinaFace的口罩佩戴检测方法，其特征是，步骤S1具体为：

S11、收集设定数量正确佩戴口罩、未规范佩戴口罩及未佩戴口罩的照片作为初始数据集；

S12、使用RetinaFace作为人脸检测和人脸关键点检测的模型，选择眼睛的两个预测关键点坐标，裁剪数据集图片中鼻子周围的ROI区域，完成数据集标注，完成口罩检测数据集的制作。

3.根据权利要求2所述的基于ResNet和RetinaFace的口罩佩戴检测方法，其特征是，步骤S12具体为：

设左眼关键点坐标为(x1,y1)，右眼关键点坐标为(x2,y2)；

以左眼关键点(x1,y1)为原点，将右眼关键点(x2,y2)绕左眼关键点(x1,y1)顺时针旋转90°，得到第三个点(x3,y3)的坐标；

以右眼关键点(x2,y2)为原点，将左眼关键点(x1,y1)绕右眼关键点(x2,y2)逆时针旋转90°，得到第四个点(x4,y4)的坐标；

得到ROI区域的4个点的坐标；

根据矩阵乘法运算的规则，推导出

其中x，y表示旋转的坐标；c_xc_y表示原点坐标；x′，y′表示旋转后的坐标；

将已知的眼睛两个预测关键点坐标代入上式获取得到第三个点(x3，y3)和第四个点(x4，y4)的坐标点；

分别取4个点的x坐标和y坐标的最小值和最大值作为截取的ROI区域的坐标值：

(X_min，Y_min)＝(min{x₁，x₂，x₃，x₄}，min{y₁，y₂，y₃，y₄})

(X_max，Y_max)＝(max{x₁，x₂，x₃，x₄}，max{y₁，y₂，y₃，y₄})

裁剪鼻子周围的ROI区域，完成数据集标注。

4.根据权利要求3所述的基于ResNet和RetinaFace的口罩佩戴检测方法，其特征是，步骤S2具体为：

S21、选择mobilenet作为骨干特征提取网络；

S22、使用FPN结构为Mobilnet的最后三个形状的有效特征层构建FPN结构；

S23、使用SSH模块增强感受野进行增强特征提取；

S24、Retinaface的预测结果包括分类结果、框的回归结果、人脸关键点的回归预测结果。

5.根据权利要求4所述的基于ResNet和RetinaFace的口罩佩戴检测方法，其特征是，步骤S3-S4具体为：

S31、使用迁移学习的方法，加载预训练权重，用制作好的口罩检测数据集投入Res-Net34模型进行训练；

S41、将Retinaface模型与ResNet34模型结合，截取ROI区域，将截取出的图片投入到训练后的Res-net34模型进行预测，将检测出的结果反馈在图片上。