論文の概要: HRNET: AI on Edge for mask detection and social distancing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15208v1
- Date: Tue, 30 Nov 2021 08:39:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-01 23:52:52.588181
- Title: HRNET: AI on Edge for mask detection and social distancing
- Title（参考訳）: HRNET: マスク検出とソーシャルディスタンシングのためのエッジ上のAI
- Authors: Kinshuk Sengupta and Praveen Ranjan Srivastava
- Abstract要約: 本稿では,市民中心型サービスのための人工知能とエッジコンピューティングに基づく独自のアウトブレイク応答システムフレームワークを提案する。
この導入は、生活の質向上に寄与する市民健康システムに焦点を当てたスマートシティの計画と開発に繋がる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The purpose of the paper is to provide innovative emerging technology
framework for community to combat epidemic situations. The paper proposes a
unique outbreak response system framework based on artificial intelligence and
edge computing for citizen centric services to help track and trace people
eluding safety policies like mask detection and social distancing measure in
public or workplace setup. The framework further provides implementation
guideline in industrial setup as well for governance and contact tracing tasks.
The adoption will thus lead in smart city planning and development focusing on
citizen health systems contributing to improved quality of life. The conceptual
framework presented is validated through quantitative data analysis via
secondary data collection from researcher's public websites, GitHub
repositories and renowned journals and further benchmarking were conducted for
experimental results in Microsoft Azure cloud environment. The study includes
selective AI-models for benchmark analysis and were assessed on performance and
accuracy in edge computing environment for large scale societal setup. Overall
YOLO model Outperforms in object detection task and is faster enough for mask
detection and HRNetV2 outperform semantic segmentation problem applied to solve
social distancing task in AI-Edge inferencing environmental setup. The paper
proposes new Edge-AI algorithm for building technology-oriented solutions for
detecting mask in human movement and social distance. The paper enriches the
technological advancement in artificial intelligence and edge-computing applied
to problems in society and healthcare systems. The framework further equips
government agency, system providers to design and constructs
technology-oriented models in community setup to Increase the quality of life
using emerging technologies into smart urban environments.
- Abstract（参考訳）: 本稿の目的は,地域社会が流行状況に対処するための革新的新興技術枠組みを提供することである。
本稿では,市民中心型サービスを対象とした人工知能とエッジコンピューティングを基盤として,マスク検出やソーシャルディスタンシングといった安全政策を公衆や職場で追跡・追跡するための独自のアウトブレイク対応システムフレームワークを提案する。
このフレームワークはさらに、産業環境における実装ガイドラインと、ガバナンスと接触追跡タスクを提供する。
この採用は、生活の質向上に寄与する市民健康システムに焦点を当てたスマートシティの計画と開発に繋がる。
提案された概念フレームワークは、研究者の公開Webサイト、GitHubリポジトリ、著名なジャーナルからの二次データ収集による定量的データ分析を通じて検証され、Microsoft Azureクラウド環境での実験結果のためにさらなるベンチマークが行われた。
この研究は、ベンチマーク分析のための選択的なAIモデルを含み、大規模社会設定のためのエッジコンピューティング環境のパフォーマンスと精度を評価した。
全体 YOLO モデル オブジェクト検出タスクにおけるパフォーマンスは,マスク検出や HRNetV2 のセマンティックセグメンテーション問題に対して十分高速であり,AI-Edge 環境設定におけるソーシャルディスタンシングタスクの解決に応用されている。
本稿では,人間の動きや社会的距離のマスクを検出する技術指向のソリューションを構築するための新しいエッジAIアルゴリズムを提案する。
この論文は、人工知能とエッジコンピューティングの技術の進歩を社会や医療システムの問題に適用するものである。
この枠組みはさらに政府機関やシステムプロバイダに、新興技術を用いた生活の質をスマートな都市環境に高めるために、コミュニティ設定で技術指向モデルの設計と構築を施す。
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