買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜江蘇開放大學(江蘇城市職業學院)申請的專利一種基于改進的YOLOv5人臉口罩識別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116311417B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211664167.9，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權一種基于改進的YOLOv5人臉口罩識別方法及系統是由王珂;馮余佳;趙慧;郝喆設計研發完成，并于2022-12-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進的YOLOv5人臉口罩識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于改進的YOLOv5人臉口罩識別方法及系統，首先使用網絡剪枝法對YOLOv5算法模型壓縮，優化網絡空間減少參數計算避免過擬合，并在CSP模塊后增加CBAM卷積塊注意模塊，增強密集小尺度目標特征表達能力；其次使用隱層剪枝法和卷積核剪枝法調整YOLOv5網絡大小削減冗余結構，選取CIoU目標損失函數，通過對YOLOv5模型邊界框損失函數BBoxLoss的改進提升模型感知力，降低預測誤差；最后對改進后的YOLOv5經過數據集訓練得到相應的算法模型并有機結合到人臉識別系統交互界面，搭建實時人臉口罩識別系統。本方法能有效提高識別平均準確度，具有科學性、有效性和實用性。

本發明授權一種基于改進的YOLOv5人臉口罩識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于改進的YOLOv5人臉口罩識別方法，其特征在于，具體步驟如下：S1、網絡結構改進：使用網絡剪枝法減少YOLOv5算法模型的網絡參數和結構復雜度，并在CSP模塊后增加CBAM卷積塊注意模塊；S2、網絡策略改進：使用隱層剪枝法和卷積核剪枝法分別調整YOLOv5算法模型的深度和寬度，削減冗余結構，并選用CIoU目標損失函數；CIoU目標損失函數中的分類損失部分用于衡量模型在人臉口罩識別分類方面的性能，邊界框回歸損失部分用在邊界框有重疊的情況下；選取CIoU目標損失函數對YOLOv5算法模型的邊界框損失函數BBoxLoss進行改進，改進后的邊界框損失函數如下： 其中，S2是3種尺度特征圖上的網格數；n是每個網格會產生候選框的數量；代表第i個網格中第j個候選框能否對目前預測的目標對象負責，若候選框重合度大于選定的閾值則否則是標記邊框的寬；是標記邊框的高；改進后的邊界框損失函數中，與變量相關的閾值，根據實際應用條件，在0～1中選定一個數值，該數值若不是邊界值，則只能保留小數點后一位；S3、搭建人臉口罩識別系統：通過步驟S1和S2改進后的YOLOv5算法模型，經過數據集訓練得到優化后的算法模型，將其嵌入人臉識別系統交互界面，搭建實時應用的人臉口罩識別系統；其中S301、收集公開的和利用網絡爬蟲的人臉口罩數據集；S302、使用Python編程結合第三方庫對數據集進行格式轉換；S303、使用標注工具Labelbox對上述格式轉換后的數據集進行類別標注；S304、將標注完成的樣本數據集進行數據擴充；S305、將人臉戴口罩和未戴口罩兩類數據集進行拆分，80％作為訓練集，20％作為測試集；S306、將訓練模型和測試模型保存，利用python封裝成exe可執行文件；嵌入到計算主機或帶操作系統的板卡中運行；人臉口罩識別系統包括圖片檢測系統和視頻檢測系統。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江蘇開放大學(江蘇城市職業學院)，其通訊地址為：210036 江蘇省南京市鼓樓區江東北路399號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。