检测跟踪 DeepSOCIAL：基于YOLOv4的人群距离监测！集检测、跟踪以及逆透视映射一体的系统

蔚落 2022-09-02 04:07 122阅读 0赞

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> 论文：https://doi.org/10.3390/app10217514
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> 代码：https://github.com/DrMahdiRezaei/DeepSOCIAL

大家好，今天跟大家分享开源项目！

由于疫情的原因，全球大多数政府和国家卫生当局已将2米的身体距离作为购物中心、学校和其他覆盖地区的强制性安全措施。在本研究中，**开发了一个通用的基于深度神经网络的模型，用于自动人群检测、跟踪和人群间距离估计，使用常见的闭路电视安全摄像机**。提出的模型包括一个基于**yolov4的框架和反透视映射，用于在具有挑战性的条件下(包括人群遮挡、部分能见度和照明变化)进行准确的人检测和社交距离监测。**我们还提供了一个在线风险评估方案，通过统计分析来自移动轨迹和违反社交距离率的时空数据。我们确定病毒传播和感染可能性最高的高危地区。这可能有助于当局重新设计公共场所的布局，或采取预防措施，以减轻高风险区域。提出的方法的效率在牛津镇中心数据集上进行了评估，与三种最先进的方法相比，该方法在准确性和速度方面具有更高的性能。

## 一、demo效果展示 ##

demo已经上传到视频号上了，可以直接点击观看，欢迎关注！

![1f8ff4fd1cd647fef131b32cfb0493a4.png][]**AI\_study**

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视频号

## 二、论文内容介绍 ##

本文的主要贡献：

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*  该研究旨在通过**自动监测和检测个人之间的社交距离**违反行为的人工智能解决方案，为减少新冠病毒的传播和经济成本提供支持。
 *  我们开发了最精确(如果不是最精确)的深度神经网络(DNN)模型之一，**用于人类检测、跟踪和距离估计**，称为DeepSOCIAL。
 *  我们通过对现场人员移动的时空数据进行分析，进行**实时和动态的风险评估**。
 *  **开发的模型是通用的人体检测和跟踪器**，不局限于社交距离监测，可以应用于各种现实世界的应用，如**自动驾驶汽车中的行人检测、人体动作识别、异常检测和安全系统**。

设计到的技术：

1、行人检测

目标是开发一个模型来检测人类(人)的各种挑战，如服装的变化，姿势，远近距离，有/没有遮挡，以及在不同的光照条件下。（这里选用了 YOLOv4）

![图片][675913d2f7ab6aa0b603d3eb607414ea.png]

2、行人跟踪

检测阶段之后的下一步是对每个人进行跟踪和ID分配。

这里使用了Simple Online and Real-time（SORT） 算法进行跟踪（卡尔曼滤波（Kalman Filter）和匈牙利算法(Hungarian algorithm)结合到一起）

详细的可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59148865（多目标跟踪：SORT和Deep SORT）

3、 距离估计

这里使用单目视觉的解决方案，使用单个摄像机，**将三维世界场景投影到二维透视图像平面，导致物体之间的像素距离不切实际。这被称为透视效应**，在这种效应中，我们不能感知到距离在整个图像中的均匀分布。

在三维空间中，每个框的中心或参考点与三个参数 (x,y,z)相关联，而在从相机接收到的图像中，原来的三维空间被缩减为二维(x,y)，深度参数(z)不可用。在这样一个低维空间中，直接使用欧几里得距离准则来测量人与人之间的距离估计是错误的

为了应用校准的IPM过渡，我们首先需要通过设置深度参数 z = 0来消除透视效果进行摄像机校准。我们还需要知道相机的位置，高度，视觉等

![图片][9eb3dd78a1cf19c9a9fdb9442a78cfae.png]

整体的流程：

![图片][6f88df8eb7deb9c599e3ee6a9ff23227.png]

论文：https://doi.org/10.3390/app10217514

代码：https://github.com/DrMahdiRezaei/DeepSOCIAL

## 最后的最后 ##

最后，ICCV 2021 论文和代码正在爆肝整理中！

https://github.com/DWCTOD/ICCV2021-Papers-with-Code-Demo

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