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申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院);山东山科智能科技有限公司
摘要：本发明公开了厨房人员着装检测方法、系统、设备及介质，将获取的厨房工作人员监控图像，输入到训练后的人员着装检测模型中，输出检测结果；所述训练后的人员着装检测模型，用于：对厨房工作人员的监控图像进行图像特征提取，对提取的特征进行特征融合，对融合特征进行分类，得到检测结果；所述检测结果包括：是否佩戴帽子以及是否佩戴口罩；所述训练后的人员着装检测模型，是对原始YOLOv7模型的骨干网络添加动态残差协调注意力机制模块，通过所述动态残差协调注意力机制模块，实现特征提取；所述训练后的人员着装检测模型，还对原始YOLOv7模型的颈部网络添加小目标检测层，通过小目标检测层实现对尺寸小于设定阈值的物体的检测。
主权项：1.厨房人员着装检测方法，其特征是，包括：获取厨房工作人员的监控图像；将获取的厨房工作人员监控图像，输入到训练后的人员着装检测模型中，输出检测结果；所述训练后的人员着装检测模型，用于：对厨房工作人员的监控图像进行图像特征提取，对提取的特征进行特征融合，对融合特征进行分类，得到检测结果；所述检测结果包括：是否佩戴帽子以及是否佩戴口罩；所述训练后的人员着装检测模型，是对原始YOLOv7模型的骨干网络添加动态残差协调注意力机制模块，通过所述动态残差协调注意力机制模块，实现特征提取；所述训练后的人员着装检测模型，还对原始YOLOv7模型的颈部网络添加小目标检测层，通过小目标检测层实现对尺寸小于设定阈值的物体的检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东山科智能科技有限公司 厨房人员着装检测方法、系统、设备及介质
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