通过视频目标检测估计心理社会工作环境暴露：基于CCTV监控的验证概念

本文研究了利用计算机视觉算法通过CCTV监控估计心理社会工作环境各方面的方法。我们提出了一种验证概念方法，该方法检测和跟踪视频中的行人，并通过估计其姿态和计算相遇持续时间来估计客户与员工之间的交互。我们提出了一种流水线，将现有的目标检测和跟踪算法（YOLOv8和DeepSORT）与姿态估计算法（BlazePose）相结合，以估计监控中的客户和员工数量及其相遇持续时间。我们采用基于简单规则的方法，根据三个不同标准（距离、持续时间和姿态）将交互分类为正面、中性或负面。所提出的方法在一个小型CCTV监控数据集上进行了验证。尽管数据在监控质量方面相当有限，但我们选择此案例，因为它代表了该方法可能应用的典型场景。结果表明，流水线的目标检测和跟踪部分在数据集上具有合理的性能，具有较高的召回率和合理的准确率。在当前阶段，姿态估计仍受限于完全检测交互类型的能力，因为监控中跟踪员工存在困难。我们得出结论，该方法是心理社会工作环境自报测量的一种有前景的替代方案，可用于未来研究以获取工作环境的外部观测。