基于计算机视觉的社交距离监控方案及其面向大规模部署的可选自动相机标定
计算机视觉与模式识别
2021-04-23 v1
摘要
在当前 COVID-19 大流行中，社交距离被建议为打破病毒传播链最有效的措施之一。我们在此描述一种基于计算机视觉、AI 辅助的合规社交距离规范解决方案。该方案由检测和跟踪人以及识别距离违规的模块组成。它提供在基于工具的标定模式或自动相机标定模式之间选择的灵活性，使后者适用于大规模部署。在本文中，我们讨论评估与社交距离违规相关风险的不同度量，以及如何区分瞬时或持续性违规。我们提出的方案在不同测试场景下表现令人满意，以实时速度处理视频流，并通过模糊被检测人员的面部来解决数据隐私法规，使其成为理想的部署方案。
引用
@article{arxiv.2104.10891,
title = {Computer Vision-based Social Distancing Surveillance Solution with Optional Automated Camera Calibration for Large Scale Deployment},
author = {Sreetama Das and Anirban Nag and Dhruba Adhikary and Ramswaroop Jeevan Ram and Aravind BR and Sujit Kumar Ojha and Guruprasad M Hegde},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.10891},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 5 figures, 3 tables