YOLOv8-YC模型在食品安全场景中的应用.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.2(下)-143-生 产 与 安 全 技 术餐饮行业的卫生状况是保障食品安全的重要环节,食品加工人员通过规范佩戴口罩可以有效避免食品加工中通过飞沫传播而造成的食品污染,保障食品加工过程中的卫生安全。但是传统的人工监管方式不仅需要耗费大量的人力、物力,而且存在监管不到位的问题。根据人工智能技术对食品加工人员进行监管可以减少食品安全部门的工作量、提高监管的全面性和有效性。YOLO 系列是目标领域知名度最高的算法,也是国际领域较为前沿的算法之一。张丽艳1(2022)运用与YOLO 算法不同的 SSD 算法进行口罩检测,为之后的 2 种算法的性能比对,提供了很好的研究成
2、果。蒋纪威2(2020)基于深度学习展开了对视频人脸识别方法的研究,从人脸检测和识别 2 个方面进行优化。陈政生3(2021)运用 YCrCb 阈值分割肤色模型,降低手和遮挡物的错误识别。为了提高在复杂情景下辨别是否佩戴口罩的准确率,本文在采用 YOLOv8算法的基础上,结合 YCrCb 椭圆肤色模型将人脸和口罩合并作为一个检测目标,提出一种新的 YOLOv8-YC 模型,将规范佩戴、未规范佩戴口罩和未佩戴口罩 3 种状态进行检测,最终自制口罩识别系统对待测样本进行研究。1 算法模型选取1.1 YOLOv8算法模型YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1 月 10 日
3、改进的又一重大版本,它在 YOLOv7 的基础上进行优化。YOLOv8 采用了更深的卷积神经网络结构,是一种基于卷积神经网络的目标检测算法。它将整个图像作为输入,直接在图像上进行目标检测和定位,而不需要使用滑动窗口或区域提议,以提高检测精度和速度。它还引入一些新的技术,例如多尺度训练和测试、特征金字塔网络等,以进一步提升检测性能。同时,它也可以广泛应用于各种场景,例如智能监控、自动驾驶以及人脸识别等。YOLO 系列算法随着版本的更新迭代,在精度 mAP 与帧率中均呈递增式变化。与 SSD 算法相比,YOLOv8 算法不仅精度提高了 43.23%,而且帧率提高了 10.28 倍,与之前的目标算法
4、相比,很大程度地提升了性能和准确率,见表 1。综上所述,通过比较可知,YOLOv8 算法能更好地进行目标检测分析,给本文改进的口罩规范佩戴检测系统提供更好的精度和更快的帧率,因此选择 YOLOv8 作为本试验的网络研究模型。表 1 深度学习目标检测性能对比算法精度mAP/%帧率/(帧s-1)SSD49.5721.8YOLOv138.7316.4YOLOv249.0448.7YOLOv357.6449.3YOLOv467.6461.3YOLOv570.12140YOLOv682.6138YOLOv787.8161YOLOv889.32241.2 YCrCb 色彩空间的椭圆肤色模型1.2.1 YC
5、rCb 色彩空间生活中最常见的色彩空间的是 RGB 色彩空间。RGB 颜色空间又称为红绿蓝颜色空间,即由红色、绿色和蓝色 3 种基色合成的所有颜色空间。但是这 3 种基色不仅表示色调,还受光线变化下亮度的影响。随着亮度变化,R、G、B 三个基色的值也会产生变化,因此,这种色彩空间并不适用于人体视觉感知对物体的判断。YCrCb 将 RGB 颜色模式分解成亮度(Y)和色度(Cr 和 Cb)分量,其中 Cr 和 Cb 分量代表红色分量、蓝色分量与亮度的差值。与 RGB 色彩空间相比,YCrCb 色彩空间所占用的频带宽度也相对较小,可以广泛应用于数字图像和视频的处理。同时,YCrCb 色彩空间可以分离
6、出亮度信息和色度信息的特点,具有运算简便、不受亮度影响以及色彩聚类特性较好的优势。1.2.2 YCrCb 椭圆肤色模型Hsu.R.L 于 2002 年提出了 YCrCb 椭圆肤色模型,运用YCrYb 色彩空间将亮度信息单独处理的特点进行肤色检测,通过将 RGB 色彩空间转换为 YCrCb 色彩空间形成更好色彩聚类,从而进行肤色检测,图像模型也由之前的三维的颜色空间转变成二维。具体转换公式如公式(1)所示4。YCrCb?16128128125565 481128 55324 99.6 637 79774 203112 000112 00093 78618 214?.RGB?(1)完成了原始图像在
7、 YCrCb 色彩空间的映射后,对其中 Cr和 Cb 色度进行一系列非线性变换后可以得到新的 YCrCb 色彩空间。某个象素点在 YCrCb 色彩空间中对应的坐标(x,y)YOLOv8-YC模型在食品安全场景中的应用李涛林子榆罗雯蕙(广州华商学院,广东 广州 511300)摘 要:食品安全与人民群众的健康密切相关,保障食品安全已成为全世界最受关注的话题。如果没有正确规范地佩戴口罩,就会造成飞沫途径传播,出现食品卫生问题。基于此,本文提出一种规范佩戴口罩的检测方法,将YOLOv8模型进行佩戴口罩检测,YCrCb 模型形成灰度图,进行规范佩戴口罩的检测。最终,结合以上2种模型,提出复杂环境下关于人
8、脸口罩规范佩戴的检测方法,用于加强食品环境监管,保障食品安全,具有重要使用价值和研究意义。关键词:食品安全;YOLOv8模型;YCrCb 模型;规范佩戴检测中图分类号:TS207文献标志码:A中国新技术新产品2024 NO.2(下)-144-生 产 与 安 全 技 术如公式(2)所示。xyCCCCbxry?cossinsincos?(2)式中:Cb=109.38,Cy=152.02,=2.53(弧度)。肤色信息在 YCrCb 色彩空间中会产生聚类现象,生成一个形状似椭圆的分布模型,即椭圆肤色模型,其计算过程如公式(3)所示。xecayecbxy?22221 (3)其中,ecx=1.60,ecy
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- YOLOv8 YC 模型 食品安全 场景 中的 应用
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