論文の概要: BEV-Net: Assessing Social Distancing Compliance by Joint People Localization and Geometric Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04931v2
• Date: Tue, 12 Oct 2021 05:46:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-13 10:41:37.102103
• Title: BEV-Net: Assessing Social Distancing Compliance by Joint People Localization and Geometric Reasoning
• Title（参考訳）: BEV-Net: ソーシャル・ディスタンシング・コンプライアンスの評価 : 共同人物のローカライゼーションと幾何学的推論
• Authors: Zhirui Dai, Yuepeng Jiang, Yi Li, Bo Liu, Antoni B. Chan, Nuno Vasconcelos
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大を受け、公衆衛生に不可欠なソーシャルディスタンシング(ソーシャルディスタンシング)が注目されている。 本研究では,広視野カメラを用いた公共空間における視覚的ソーシャル・ディスタンシング・コンプライアンス・アセスメントの課題について考察する。 鳥眼ビュー(BEV)下での注釈付き群集シーンのデータセットと距離測定のための地上真実を紹介する。 マルチブランチネットワークであるBEV-Netは、世界座標における個人をローカライズし、ソーシャルディスタンシングに違反する高リスク領域を特定するために提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.08836528980248
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social distancing, an essential public health measure to limit the spread of contagious diseases, has gained significant attention since the outbreak of the COVID-19 pandemic. In this work, the problem of visual social distancing compliance assessment in busy public areas, with wide field-of-view cameras, is considered. A dataset of crowd scenes with people annotations under a bird's eye view (BEV) and ground truth for metric distances is introduced, and several measures for the evaluation of social distance detection systems are proposed. A multi-branch network, BEV-Net, is proposed to localize individuals in world coordinates and identify high-risk regions where social distancing is violated. BEV-Net combines detection of head and feet locations, camera pose estimation, a differentiable homography module to map image into BEV coordinates, and geometric reasoning to produce a BEV map of the people locations in the scene. Experiments on complex crowded scenes demonstrate the power of the approach and show superior performance over baselines derived from methods in the literature. Applications of interest for public health decision makers are finally discussed. Datasets, code and pretrained models are publicly available at GitHub.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大を抑えるため、公衆衛生に欠かせないソーシャルディスタンシングが注目されている。 本研究は,広い視野カメラを備えた多忙な公共空間におけるソーシャルディスタンス・コンプライアンス・アセスメントの問題点について考察する。 鳥眼図 (bev) 下での注釈付き群衆シーンのデータセットと距離計測のための地上真理を導入し, 社会的距離検出システムの評価のためのいくつかの尺度を提案する。 マルチブランチネットワークであるBEV-Netは、世界座標における個人をローカライズし、社会的距離違反のリスクの高い地域を特定する。 BEV-Netは、頭と足の位置の検出、カメラポーズ推定、画像のBEV座標へのマッピングのための相違可能なホモグラフィモジュール、および幾何学的推論を組み合わせて、シーン内の人々の位置のBEVマップを生成する。 複雑な混雑したシーンにおける実験は、アプローチのパワーを示し、文献の手法から派生したベースラインよりも優れたパフォーマンスを示す。 公衆衛生意思決定者への関心の応用について論じる。 データセット、コード、事前トレーニングされたモデルはgithubで公開されている。

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