論文の概要: UAV-based Crowd Surveillance in Post COVID-19 Era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14176v1
• Date: Sun, 28 Nov 2021 15:28:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-01 08:48:18.467396
• Title: UAV-based Crowd Surveillance in Post COVID-19 Era
• Title（参考訳）: 新型コロナ後のuavによる群衆監視
• Authors: Nizar Masmoudi, Wael Jaafar, Safa Cherif, Jihene Ben Abderrazak, Halim Yanikomeroglu
• Abstract要約: 我々は、新型コロナウイルス後のアウトドア活動のインテリジェントなモニタリングのための完全なフレームワークを提案する。 最初のステップでは、UAVが捉えた画像を機械学習で分析し、個人を検出し、発見する。 第2のステップは、個人間の距離を評価し、それらをクラスタ化するための、新しい座標マッピングアプローチで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.239926415135248
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To cope with the current pandemic situation and reinstate pseudo-normal daily life, several measures have been deployed and maintained, such as mask wearing, social distancing, hands sanitizing, etc. Since outdoor cultural events, concerts, and picnics, are gradually allowed, a close monitoring of the crowd activity is needed to avoid undesired contact and disease transmission. In this context, intelligent unmanned aerial vehicles (UAVs) can be occasionally deployed to ensure the surveillance of these activities, that health restriction measures are applied, and to trigger alerts when the latter are not respected. Consequently, we propose in this paper a complete UAV framework for intelligent monitoring of post COVID-19 outdoor activities. Specifically, we propose a three steps approach. In the first step, captured images by a UAV are analyzed using machine learning to detect and locate individuals. The second step consists of a novel coordinates mapping approach to evaluate distances among individuals, then cluster them, while the third step provides an energy-efficient and/or reliable UAV trajectory to inspect clusters for restrictions violation such as mask wearing. Obtained results provide the following insights: 1) Efficient detection of individuals depends on the angle from which the image was captured, 2) coordinates mapping is very sensitive to the estimation error in individuals' bounding boxes, and 3) UAV trajectory design algorithm 2-Opt is recommended for practical real-time deployments due to its low-complexity and near-optimal performance.
• Abstract（参考訳）: 現在のパンデミックの状況に対応するため、マスク着用、ソーシャルディスタンシング、手指消毒など、いくつかの対策が実施・維持されている。 野外の文化行事、コンサート、ピクニックは次第に許可されるため、望ましくない接触や病気の伝染を避けるために、群衆の活動の密接な監視が必要である。 この文脈では、インテリジェント無人航空機(UAV)が時折配備され、これらの活動の監視、健康制限措置の適用、および後者が尊重されない場合の警告をトリガーすることができる。 そこで本稿では、新型コロナウイルス後野外活動のインテリジェントモニタリングのための完全なUAVフレームワークを提案する。 具体的には,3段階のアプローチを提案する。 最初のステップでは、UAVが捉えた画像を機械学習で分析し、個人を検出し、発見する。 第2のステップは、個人間の距離を評価し、クラスタ化するための新しい座標マッピングアプローチで構成され、第3のステップは、マスク着用などの制限違反を検査するためのエネルギー効率および/または信頼性のあるUAV軌道を提供する。 得られた結果は以下の洞察を与える。 1) 個体の効率的な検出は, 画像の撮影角度に依存する。 2)座標マッピングは個人の有界箱における推定誤差に非常に敏感であり, 3)UAV軌道設計アルゴリズムの2-Optは,低複雑さとほぼ最適性能のため,実時間展開に推奨される。

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