基于YOLOv4的新冠疫情感染者行迹识别

• 作者: 崔佳豪 李丹
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 关键词: 数据集 YOLOv4 深度学习 目标检测 新冠疫情
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 安全模型、算法与编程
• 页码范围: 47-49
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-6833.2022.01.030

摘要

针对新冠疫情防控期间下对于已公布新冠疫情感染者在路口,火车站等场所下的行踪轨迹识别问题,本文基于YOLOv4目标检测模型,结合Mosaic数据增强和标签平滑,对该场所下的行人进行检测并记录下感染者在当前场所行踪,从而实现感染者行迹识别.