College of Information Engineering, Hunan Mechanical Electrical Polytechnic, Changsha, Hunan province,410000,China; /UTM Johor Bahru, Universiti Teknologi Malaysia, Johor, 81310, Malaysia
UTM Johor Bahru, Universiti Teknologi Malaysia, Johor, 81310, Malaysia
UTM Johor Bahru, Universiti Teknologi Malaysia, Johor, 81310, Malaysia
College of Information Engineering, Hunan Mechanical Electrical Polytechnic, Changsha, Hunan province, 410000, China
Hunan Vocational College of Electronic and Technology,Changsha, Hunan province, 410000, China
Debido al creciente número de estudiantes que estudian en universidades de todo el mundo, la necesidad de medidas de seguridad efectivas y oportunas se ha vuelto más crítica. Este estudio tiene como objetivo proporcionar un sistema de monitoreo de alta tecnología que pueda ayudar a las universidades a obtener la seguridad que necesitan. Las funciones principales son la detección de máscaras. Entre ellos, la detección de mascarillas se utiliza principalmente para determinar si los estudiantes están usando las mascarillas adecuadas. En este trabajo también se llevó a cabo la provinciación algorítmica para dos tipos de detección. En la función de detección de máscaras, se utiliza el modelo YOLOV4-Tiny y, sobre esta base, se agrega y mejora SPP. Y reemplace la red de mejora de características por la red de agregación de rutas (PAN). Después del experimento, se mejoró la precisión, la precisión (P) y la recuperación (R) aumentaron en un 1,61% y un 4,14% y también se mejoró la velocidad de respuesta de la detección de máscaras (el FPS alcanzó 98,67). Mejora en gran medida la eficiencia del sistema y proporciona seguridad a los estudiantes.
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