Inter-Homines：基于距离的人类安全风险估计
计算机视觉与模式识别
2020-07-21 v1
摘要
在本文中，我们报告了针对由RGB相机监控、人员自由移动与交互的给定区域内可能传染风险的建模方案。我们的系统称为Inter-Homines，通过分析视频流实时评估监控区域的传染风险：它能够定位三维空间中的人员、计算人际距离，并通过构建监控区域的动态地图来预测风险等级。Inter-Homines可在室内外、公共与私人拥挤区域工作。该软件适用于已安装的相机或工业PC上的低成本相机，并配备额外的嵌入式边缘AI系统用于临时测量。在AI方面，我们利用基于最先进计算机视觉算法的鲁棒流水线，通过单应变换在地面平面进行实时人员检测与定位；它是人员检测器和姿态估计器的组合。在风险建模方面，我们提出了一个时空动态风险估计的参数化模型，该模型经流行病学家验证，可通过预测场景风险等级来安全监控社交距离预防措施的遵守情况。
引用
@article{arxiv.2007.10243,
title = {Inter-Homines: Distance-Based Risk Estimation for Human Safety},
author = {Matteo Fabbri and Fabio Lanzi and Riccardo Gasparini and Simone Calderara and Lorenzo Baraldi and Rita Cucchiara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.10243},
year = {2020}
}