(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210401918.1 (22)申请日 2022.04.18 (71)申请人 吉林大学 地址 130012 吉林省长 春市朝阳区前进大 街2699号 (72)发明人 陈玫玫　杨清清　洪灵　王国博　 王晨越　柳逸飞　 (74)专利代理 机构 沈阳铭扬联创知识产权代理 事务所(普通 合伙) 21241 专利代理师 屈芳 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/30(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/94(2022.01) (54)发明名称 基于YOLOv5的公共场所戴口罩的人脸识别 系统 (57)摘要 本发明属于人脸识别领域， 主要对部 分遮挡 的人脸进行识别， 是一种基于YOL Ov5的公共场所 戴口罩的人脸识别系统。 搭建以YOL Ov5为框架的 目标检测模块， 将轻量级的卷积模块的注意力机 制模块加到了YOLOv5的CSPDarknet卷积神经网 络部分， 将 视频流中的人像分割成一组静态的人 脸图像， 对待检测图像进行预处理， 以及判断出 人脸是否佩戴口罩； 对于未戴口罩目标， 直接与 数据集比对进行身份识别； 对于戴口罩目标， 采 用注意力机制模块使提取的高层次特征更加丰 富， 得到特征通道的权重之后， 通过乘法逐通道 加权到原来的特征上， 完成在通道维度上的原始 特征重标定； 再进行人脸身份识别确认。 对源数 据的要求不太高， 即使使用有口罩面部遮挡的人 脸数据训练依然 有较高的正确率。 权利要求书2页 说明书8页 附图5页 CN 114783024 A 2022.07.22 CN 114783024 A 1.一种基于 YOLOv5的公共场所戴口罩的人脸识别系统， 其特 征在于， 包括： 搭建以YOLOv5为框架的目标检测模块， 将轻量级的卷积模块的注意力机制模块加到了 YOLOv5的CSPDarknet卷积神经网络部分， 将视频流中的人像分割成一组静态的人脸图像， 对待检测图像进行 预处理， 以及判断出 人脸是否佩戴口罩； 对于未戴口罩目标， 直接与数据集比对进行身份识别； 对于 戴口罩目标， 采用注意力 机 制模块使提取 的高层次特征更加丰富， 得到特征通道的权重之后， 通过乘法逐通道加权到 原来的特 征上， 完成在通道维度上的原 始特征重标定； 再进行 人脸身份识别确认。 2.按照权利要求1所述的人脸识别系统， 其特征在于， 所述目标检测模块包括输入端、 Backbone主干网络、 Neck颈部部分以及预测部分， 所述Backbone部分包括多组卷积， 在每组 卷积中加入CSP结构， CSP结构将特征图拆成两个部 分， 一部分进 行卷积操作， 另一部 分和上 一部分卷积 操作的结果进行通道数增 加的特征融合。 3.按照权利要求2所述的人脸识别系统， 其特征在于， 所述Neck颈部部分采用特征金字 塔网络+像素聚合网络的结构， 通过金字塔结构自顶向下， 将 高层的强语义特征传递下来， 并在每层加入CSP结构对整个金字塔进行增强， CSP结构将特征图拆成两个部分， 一部分进 行卷积操作， 另一部分和上一部分卷积操作的结果进行通道数增加的特征融合， 通过像素 聚合网络在特征金字塔网络的后面添加一个自底向上的像素聚合网络， 将低层的强定位特 征传递上去。 4.按照权利要求2所述的人脸识别系统， 其特征在于， 预测部分的损失函数为： 其中v是衡量长 宽比一致性的参数， 定义 为： 5.按照权利要求1所述的人脸识别系统， 其特征在于， 所述注意力 机制模块通过通道注 意力模块， 再通过 空间注意力模块， 所述通道注 意力模块将经过之前卷积层得到的特征图， 分别经过基于宽和高的最大值池化层和均值池化层， 然后使用两层全连接网络， 将全连接 网络输出的特征进 行基于逐元素的加和操作， 再经过sigmoid激活函数操作， 生 成最终的通 道注意力特征图。 将该特征图和输入特征图做逐元素 的乘法操作， 生成空间注意力模块需 要的输入特 征； 所述空间注意力模块输入的是经过通道注意力模块的特征， 在通道这个维度 上利用了 全局平均池化和全局最大池化， 即把所有输入通道池化成2个实数， 由(h ×w×c)形状的输 入得到两个(h ×w×1)的特征图； 接着使用一个7 ×7的卷积核， 卷积后形成新的(h ×w×1) 的特征图； 进行比例缩放操作， 注意力模块特征与得到的新特征图相乘得到经过双重注意 力调整的特 征图。 6.按照权利要求2所述的人脸识别系统， 其特征在于， 所述输入端随机使用4张图片， 随 机缩放， 再随机 分布进行拼接， 并进 行自适应锚框计算， 自适应的计算不同训练集中的最佳 锚框值； 并自适应图片缩放。 7.按照权利要求6所述的人脸识别系统， 其特征在于， 所述自适应锚框计算包括： 在初权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114783024 A 2始锚框的基础上输出预测框， 进而和真实框进行比对， 计算两者差距， 再反向更新， 迭代网 络参数。 8.一种人脸识别系统， 其特征在于， 树莓派硬件中嵌入软件系统， 所述软件系统控制摄 像头进行图像采集， 还包括： 权利要求 1‑7任意一项 所述的基于YOLOv5的公共场所戴口罩的 人脸识别系统。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114783024 A 3