摘要
本发明公开了一种融合机器视觉和边缘计算的口罩检测方法,涉及口罩检测技术领域,包括,收集多种不同场景下的人员佩戴口罩情况的图像数据,并使用专业工具对图像进行精确标注,根据边缘计算平台特性,优化YOLOv5模型,并转换为适用于目标硬件的形式,并部署至边缘计算节点上确保实时处理,实时接收视频流并利用所述优化后的模型分析其中的口罩佩戴数据。独特之处在于整合了从数据收集模型训练到实际部署等多个环节的技术优势,实现了从软件定义的算法模型到具体硬件执行单元的无缝对接,确保了模型可以在边缘设备上高效运行,这样一来,无论是在云端还是边缘端,都能享受到近乎一致的高性能口罩检测服务。
技术关键词
融合机器视觉
高分辨率摄像头
ARIMA模型
标签文件
随机森林模型
迁移学习技术
视频流
图像
格式
口罩检测技术
场景
数据
网络结构
模型剪枝
序列
脚本
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