[发明专利]基于边缘计算的口罩佩戴检测方法及系统

说明书

本申请涉及一种基于边缘计算的口罩佩戴检测方法及系统，其中方法包括获取行人视频，从行人视频中获取初始人脸图像，并按照佩戴口罩和未佩戴口罩的标签，对初始人脸图像进行标注，得到标注图像数据集；通过标注图像数据集对YOLOV4网络检测模型进行训练，得到目标YOLOV4网络检测模型；获取目标人脸图像，并通过目标YOLOV4网络检测模型对目标人脸图像进行检测，得到初始检测结果；若初始检测结果低于预设置信度，则将目标人脸图像发送到云端服务器，以使得云端服务器根据训练好的YOLOV5网络检测模型对目标人脸图像进行识别，得到目标检测结果；获取云端服务器所反馈的目标检测结果，并将目标检测结果进行展示。本发明降低了口罩佩戴的检测成本。

技术领域

本申请涉及物联网技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的口罩佩戴检测方法及系统。

背景技术

通过及时测量体温、保持一米间隔、正确佩戴口罩等方式来降低公共场合人员交叉感染的风险，成为防止疫情蔓延的重要手段。但在商场、火车站、机场等人员密集、人流量较大的场所，仅仅由工作人员进行监督、督促口罩佩戴，不但检测的效率低，而且还极大的浪费了人力资源。

近些年，目标检测技术的发展突飞猛进，可以利用目标检测技术，使用摄像头和计算机对相关人员的口罩佩戴情况进行检测，达到无接触、自动检测的目的。如果采用摄像头加计算机来实现口罩佩戴检测，可节省大量人力资源，在人流较大时，显著提高效率。但为了达到较高的检测精度，目标检测的深度学习模型所需的计算量十分巨大，这会带来计算机设备体积大、成本高、部署难度大等缺点，从而导致口罩佩戴的检测成本较高。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种基于边缘计算的口罩佩戴检测方法及系统，以降低口罩佩戴的检测成本。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于边缘计算的口罩佩戴检测方法，应用于物联网网关，包括：

获取行人视频，从所述行人视频中获取初始人脸图像，并按照佩戴口罩和未佩戴口罩的标签，对所述初始人脸图像进行标注，得到标注图像数据集；

通过所述标注图像数据集对YOLOV4网络检测模型进行训练，得到目标 YOLOV4网络检测模型；

获取目标人脸图像，并通过所述目标YOLOV4网络检测模型对所述目标人脸图像进行检测，得到初始检测结果；

若所述初始检测结果低于预设置信度，则将所述目标人脸图像发送到云端服务器，以使得所述云端服务器根据训练好的YOLOV5网络检测模型对所述目标人脸图像进行识别，得到目标检测结果；

获取所述云端服务器所反馈的所述目标检测结果，并将所述目标检测结果进行展示。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供另一种基于边缘计算的口罩佩戴检测方法，应用于云端服务器，包括：

获取行人视频，从所述行人视频中获取初始人脸图像，并按照佩戴口罩和未佩戴口罩的标签，对所述初始人脸图像进行标注，得到标注图像数据集；

通过所述标注图像数据集对YOLOV5网络检测模型进行训练，得到训练好的YOLOV5网络检测模型；

若接收到物联网网关发送的目标人脸图像，通过所述训练好的YOLOV5网络检测模型对所述目标人脸图像进行检测，得到目标检测结果；

将所述目标检测结果返回所述物联网网关，以使得所述物联网网关展示所述目标检测结果。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于边缘计算的口罩佩戴检测系统，所述基于边缘计算的口罩佩戴检测系统包括物联网网关和云端服务器，所述物联网网关包括摄像头、电源模块、显示模块、网口模块、控制模块以及MPU模块；包括：

所述摄像头模块用于采集行人视频；