論文の概要: Single Image Human Proxemics Estimation for Visual Social Distancing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02018v2
• Date: Thu, 5 Nov 2020 14:13:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 05:29:52.737841
• Title: Single Image Human Proxemics Estimation for Visual Social Distancing
• Title（参考訳）: 視覚ソーシャルディスタンシングのための単一画像人間のプロキシミクス推定
• Authors: Maya Aghaei, Matteo Bustreo, Yiming Wang, Gianluca Bailo, Pietro Morerio, Alessio Del Bue
• Abstract要約: シーングラウンドと画像平面のホモグラフィ行列を近似する半自動解を提案する。 次に、オフザシェルフポーズ検出装置を利用して、画像上の身体のポーズを検出し、対人距離を判断する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.84559773949066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we address the problem of estimating the so-called "Social Distancing" given a single uncalibrated image in unconstrained scenarios. Our approach proposes a semi-automatic solution to approximate the homography matrix between the scene ground and image plane. With the estimated homography, we then leverage an off-the-shelf pose detector to detect body poses on the image and to reason upon their inter-personal distances using the length of their body-parts. Inter-personal distances are further locally inspected to detect possible violations of the social distancing rules. We validate our proposed method quantitatively and qualitatively against baselines on public domain datasets for which we provided groundtruth on inter-personal distances. Besides, we demonstrate the application of our method deployed in a real testing scenario where statistics on the inter-personal distances are currently used to improve the safety in a critical environment.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 制約のないシナリオにおいて, 単一の未調整画像からいわゆる「ソーシャルディスタンシング」を推定する問題に対処する。 本研究では,シーングラウンドと画像平面間のホモグラフィ行列を近似する半自動解法を提案する。 推定されたホモグラフィーを用いて、オフザシェルフポーズ検出装置を利用して、画像上の身体のポーズを検出し、身体部分の長さを用いて個人間の距離を判断する。 対人距離はさらに局所的に検査され、社会距離規則違反の可能性を検出する。 提案手法は,個人間距離を基礎としたパブリックドメインデータセットのベースラインに対して定量的に定性的に検証する。 また,本手法の実際のテストシナリオにおける適用例を示すとともに,個人間距離の統計を重要環境における安全性向上に利用している。

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