論文の概要: Using Computer Vision to enhance Safety of Workforce in Manufacturing in a Post COVID World

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05287v2
• Date: Mon, 25 May 2020 12:16:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-04 19:27:29.689594
• Title: Using Computer Vision to enhance Safety of Workforce in Manufacturing in a Post COVID World
• Title（参考訳）: コンピュータービジョンを用いた新型コロナ後の製造業における労働力の安全性向上
• Authors: Prateek Khandelwal, Anuj Khandelwal, Snigdha Agarwal, Deep Thomas, Naveen Xavier, Arun Raghuraman (for Group Data and Analytics, Aditya Birla Group)
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大を受け、各国政府は新型コロナウイルス感染防止のためロックダウンを強制した。 職場での社会的距離を維持し、マスクを着用していると、感染リスクは明らかに低下する。 我々は、CCTVフィードでコンピュータビジョンを使用して労働者の活動を監視し、店の床でリアルタイムの音声アラートをトリガーする違反を検出することに決めた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.52028845462248
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The COVID-19 pandemic forced governments across the world to impose lockdowns to prevent virus transmissions. This resulted in the shutdown of all economic activity and accordingly the production at manufacturing plants across most sectors was halted. While there is an urgency to resume production, there is an even greater need to ensure the safety of the workforce at the plant site. Reports indicate that maintaining social distancing and wearing face masks while at work clearly reduces the risk of transmission. We decided to use computer vision on CCTV feeds to monitor worker activity and detect violations which trigger real time voice alerts on the shop floor. This paper describes an efficient and economic approach of using AI to create a safe environment in a manufacturing setup. We demonstrate our approach to build a robust social distancing measurement algorithm using a mix of modern-day deep learning and classic projective geometry techniques. We have deployed our solution at manufacturing plants across the Aditya Birla Group (ABG). We have also described our face mask detection approach which provides a high accuracy across a range of customized masks.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックは、世界中の政府に、ウイルス感染を防ぐためにロックダウンを強要した。 これにより、すべての経済活動が停止され、多くの部門で製造工場の生産が停止された。 生産再開の緊急性はあるものの、工場現場の労働者の安全を確保する必要性はさらに高まっている。 報告書によると、職場で社会的距離を保ち、フェイスマスクを着用していると、感染のリスクが明らかに減少する。 我々は、CCTVフィードでコンピュータビジョンを使用して労働者の活動を監視し、店の床でリアルタイムの音声アラートを引き起こす違反を検出することに決めた。 本稿では,aiを用いた安全環境構築の効率的かつ経済的なアプローチについて述べる。 本研究では,現代の深層学習と古典的な射影幾何学手法を組み合わせて,ロバストなソーシャルディスタンス計測アルゴリズムを構築する手法を示す。 私たちはAditya Birla Group(ABG)の工場でソリューションをデプロイしました。 また、マスク検出手法についても述べており、カスタマイズされたマスクの幅に高い精度を提供する。

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