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龙图腾网恭喜江苏开放大学(江苏城市职业学院)申请的专利一种基于改进的YOLOv5人脸口罩识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116311417B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211664167.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于改进的YOLOv5人脸口罩识别方法及系统是由王珂;冯余佳;赵慧;郝喆设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进的YOLOv5人脸口罩识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进的YOLOv5人脸口罩识别方法及系统，首先使用网络剪枝法对YOLOv5算法模型压缩，优化网络空间减少参数计算避免过拟合，并在CSP模块后增加CBAM卷积块注意模块，增强密集小尺度目标特征表达能力；其次使用隐层剪枝法和卷积核剪枝法调整YOLOv5网络大小削减冗余结构，选取CIoU目标损失函数，通过对YOLOv5模型边界框损失函数BBoxLoss的改进提升模型感知力，降低预测误差；最后对改进后的YOLOv5经过数据集训练得到相应的算法模型并有机结合到人脸识别系统交互界面，搭建实时人脸口罩识别系统。本方法能有效提高识别平均准确度，具有科学性、有效性和实用性。

本发明授权一种基于改进的YOLOv5人脸口罩识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的YOLOv5人脸口罩识别方法，其特征在于，具体步骤如下：S1、网络结构改进：使用网络剪枝法减少YOLOv5算法模型的网络参数和结构复杂度，并在CSP模块后增加CBAM卷积块注意模块；S2、网络策略改进：使用隐层剪枝法和卷积核剪枝法分别调整YOLOv5算法模型的深度和宽度，削减冗余结构，并选用CIoU目标损失函数；CIoU目标损失函数中的分类损失部分用于衡量模型在人脸口罩识别分类方面的性能，边界框回归损失部分用在边界框有重叠的情况下；选取CIoU目标损失函数对YOLOv5算法模型的边界框损失函数BBoxLoss进行改进，改进后的边界框损失函数如下： 其中，S2是3种尺度特征图上的网格数；n是每个网格会产生候选框的数量；代表第i个网格中第j个候选框能否对目前预测的目标对象负责，若候选框重合度大于选定的阈值则否则是标记边框的宽；是标记边框的高；改进后的边界框损失函数中，与变量相关的阈值，根据实际应用条件，在0～1中选定一个数值，该数值若不是边界值，则只能保留小数点后一位；S3、搭建人脸口罩识别系统：通过步骤S1和S2改进后的YOLOv5算法模型，经过数据集训练得到优化后的算法模型，将其嵌入人脸识别系统交互界面，搭建实时应用的人脸口罩识别系统；其中S301、收集公开的和利用网络爬虫的人脸口罩数据集；S302、使用Python编程结合第三方库对数据集进行格式转换；S303、使用标注工具Labelbox对上述格式转换后的数据集进行类别标注；S304、将标注完成的样本数据集进行数据扩充；S305、将人脸戴口罩和未戴口罩两类数据集进行拆分，80％作为训练集，20％作为测试集；S306、将训练模型和测试模型保存，利用python封装成exe可执行文件；嵌入到计算主机或带操作系统的板卡中运行；人脸口罩识别系统包括图片检测系统和视频检测系统。

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