摘 要：新冠疫情对学生身体健康安全产生极大影响，针对学生在校园公共场合佩戴口罩情况进行监督检查具有重要意义。文章提出一种基于 YOLOv3 算法的高鲁棒性口罩佩戴识别方法，考虑到公共环境中光线明暗对识别准确率具有一定的影响，提出采用小波变换对视频图像进行预处理，降低环境光线变化对识别准确率的影响。测试结果表明，相较于未经处理的方案，该识别算法的预测精度平均提高了 5%。
关键词：YOLOv3；小波变换；口罩识别；目标检测
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.24.023
中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）24-0090-04
Research on Wearing Identification of Campus Epidemic Mask Based on YOLOv3
SUN Zheshu, LI Yang, GUO Zhiwen
(School of Computer Science and Information Engineering, Anyang Institute of Technology, Anyang 455000, China)
Abstract: The COVID-19 has a great impact on the health safety of students. It is of great significance to supervise and inspect mask’s wearing of students in public places of campus. This paper proposes a highly robust mask wearing recognition method based on YOLOv3 algorithm. Considering that the light and shade in the public environment have a certain impact on the recognition accuracy, it proposes to use wavelet transform to preprocess the video image to reduce the impact of environmental light changes on the recognition accuracy. The test results show that the prediction accuracy of the recognition algorithm has improved by 5% on average compared with the untreated scheme.
Keywords: YOLOv3; wavelet transform; mask identification; object detection
参考文献：
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作者简介：孙哲姝（2001—），女，汉族，河南商丘人，本科在读，研究方向：计算机视觉、深度学习；李阳（1974—），男，汉族，河南安阳人，副教授，硕士，研究方向：网络工程、信息安全等；郭志文（2000—），男，汉族，河南信阳人，本科在读，研究方向：计算机视觉、深度学习。