基于YOLO检测模型口罩人脸快速识别技术在无人值守井站的应用

摘要：

近年来随着无人值守井站在行业内逐渐普及,大大提高了采油巡查的效率,但无人值守井站也面临着一定的安全问题,不法分子为获取利益逃避追责,往往采用蒙面或者戴口罩的方式伪装后对采油设施进行破坏,传统的监控设施无法对不法分子进行准确识别定位.为了消除这一安全隐患,笔者提出了基于YOLO(You?Only?Look?Once)检测模型的人脸快速识别技术,解决嵌入式设备上人脸识别检测算法的检测精度低和检测速度慢的问题,实现了佩戴口罩情况下的人脸快速识别,为无人值守井站的安全提供了有力的保障,在一定程度上降低了石油公司的运营成本.

关键词：无人值守井站、安全隐患、YOLO检测模型、口罩人脸快速识别

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.41;F232;TN915.04

在线出版日期：2022-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：83-84,48