論文の概要: An Autonomous Approach to Measure Social Distances and Hygienic
Practices during COVID-19 Pandemic in Public Open Spaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07375v1
- Date: Sat, 14 Nov 2020 19:35:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-25 13:47:27.200038
- Title: An Autonomous Approach to Measure Social Distances and Hygienic
Practices during COVID-19 Pandemic in Public Open Spaces
- Title（参考訳）: 公開空間におけるCOVID-19パンデミック時の社会的距離と衛生的実践の自律的評価
- Authors: Peng Sun, Gabriel Draughon, Jerome Lynch
- Abstract要約: コロナウイルスは2019年末から世界中で流行している。
ほとんどの州は国内外の行政命令を出しているが、公園やその他の公共のオープンスペースは大半が開放されている。
この研究は、公共空間内の物理的な活動を検出するためのスケーラブルなセンシングアプローチを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.356127650643356
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Coronavirus has been spreading around the world since the end of 2019. The
virus can cause acute respiratory syndrome, which can be lethal, and is easily
transmitted between hosts. Most states have issued state-at-home executive
orders, however, parks and other public open spaces have largely remained open
and are seeing sharp increases in public use. Therefore, in order to ensure
public safety, it is imperative for patrons of public open spaces to practice
safe hygiene and take preventative measures. This work provides a scalable
sensing approach to detect physical activities within public open spaces and
monitor adherence to social distancing guidelines suggested by the US Centers
for Disease Control and Prevention (CDC). A deep learning-based computer vision
sensing framework is designed to investigate the careful and proper utilization
of parks and park facilities with hard surfaces (e.g. benches, fence poles, and
trash cans) using video feeds from a pre-installed surveillance camera network.
The sensing framework consists of a CNN-based object detector, a multi-target
tracker, a mapping module, and a group reasoning module. The experiments are
carried out during the COVID-19 pandemic between March 2020 and May 2020 across
several key locations at the Detroit Riverfront Parks in Detroit, Michigan. The
sensing framework is validated by comparing automatic sensing results with
manually labeled ground-truth results. The proposed approach significantly
improves the efficiency of providing spatial and temporal statistics of users
in public open spaces by creating straightforward data visualizations for
federal and state agencies. The results can also provide on-time triggering
information for an alarming or actuator system which can later be added to
intervene inappropriate behavior during this pandemic.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスは2019年末から世界中に広がっている。
ウイルスは急性呼吸器症候群を引き起こし、致死的になり、宿主間で容易に感染する。
ほとんどの州は州政府からの命令を出しているが、公園やその他の公共のオープンスペースはほとんどオープンのままであり、公共利用が急増している。
したがって、公共の安全を確保するためには、公共のオープンスペースのパトロンが安全な衛生や予防措置をとることが不可欠である。
本研究は,米国疾病予防管理センター(cdc)が提案するソーシャルディスタンシングガイドライン(social distancing guidelines)に準拠して,公共オープンスペース内の身体活動を検出するためのスケーラブルなセンシングアプローチを提供する。
深層学習に基づくコンピュータビジョンセンシングフレームワークは、予め設置された監視カメラネットワークからの映像フィードを使用して、硬い表面(ベンチ、フェンスポール、ゴミ箱など)を備えた公園や公園施設の慎重かつ適切な利用を調べるために設計されている。
センシングフレームワークは、cnnベースのオブジェクト検出器、マルチターゲットトラッカ、マッピングモジュール、グループ推論モジュールで構成されている。
実験は、2020年3月から2020年5月にかけて、ミシガン州デトロイトのデトロイト・リバーフロント・パークで実施されている。
自動センシング結果を手動でラベル付けした接地構造結果と比較することにより、センシングフレームワークを検証する。
提案手法は、連邦政府や州機関の簡単なデータ視覚化を作成することにより、公共空間におけるユーザの空間的および時間的統計情報の提供効率を大幅に向上する。
結果は、このパンデミックの間、不適切な行動に介入するために後に追加できる警報やアクチュエータシステムのオンタイムトリガー情報を提供することもできる。
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