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基于人脸及背影检测的车内安全保障系统研究
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作者 张超 顾涛 《华北科技学院学报》 2024年第3期50-58,共9页
为解决车内温度异常带来的安全隐患,提出一种基于人脸及背影检测的车内安全保障系统。采用Jetson nano硬件结合OpenCV图像处理及yolov5目标检测算法实现。通过制作专门应用于车内场景的数据集来提高模型的鲁棒性。针对车内场景改进yolov... 为解决车内温度异常带来的安全隐患,提出一种基于人脸及背影检测的车内安全保障系统。采用Jetson nano硬件结合OpenCV图像处理及yolov5目标检测算法实现。通过制作专门应用于车内场景的数据集来提高模型的鲁棒性。针对车内场景改进yolov5算法,采用Kmeans++算法生成性能更好的锚框、优化CBMA注意力模块提高算法对人脸及背影特征的关注度、EIOU损失函数解决预测框与真实框在长宽比相同且中心点重合时的定位问题。通过实验对比算法改进后检测的准确率(Precision)提高了4.6%,召回率(Recall)提高了1.3%,mAP_0.5提高了8.8%,mAP_0.5:0.95提高了4.4%。人脸及背影检测实验表明在车内人脸及背影遮挡情况下依然能够正确检测。通过车内实时温度监测,结合车内人脸及背影检测模型,实验表明通过Jetson nano控制预警及车窗升降从而保障生命安全是可行的。 展开更多
关键词 yolov5 人脸检测 背影检测 聚类算法 检测锚框
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