論文の概要: Estimating Distances Between People using a Single Overhead Fisheye Camera with Application to Social-Distancing Oversight

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11520v1
• Date: Tue, 21 Mar 2023 00:50:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 17:07:59.620247
• Title: Estimating Distances Between People using a Single Overhead Fisheye Camera with Application to Social-Distancing Oversight
• Title（参考訳）: 単眼魚眼カメラを用いた人物間の距離推定と社会的距離監視への応用
• Authors: Zhangchi Lu, Mertcan Cokbas, Prakash Ishwar, Jansuz Konrad
• Abstract要約: 屋内での人との距離をモニタリングするための2つのアプローチを提案する。 1つの方法は魚眼レンズの幾何学的モデルを利用し、もう1つはニューラルネットワークを使って3D世界距離を予測する。 アルゴリズムは1-2フィートの誤差と95%以上の精度で社会的距離違反を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.337649176647645
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unobtrusive monitoring of distances between people indoors is a useful tool in the fight against pandemics. A natural resource to accomplish this are surveillance cameras. Unlike previous distance estimation methods, we use a single, overhead, fisheye camera with wide area coverage and propose two approaches. One method leverages a geometric model of the fisheye lens, whereas the other method uses a neural network to predict the 3D-world distance from people-locations in a fisheye image. To evaluate our algorithms, we collected a first-of-its-kind dataset using single fisheye camera, that comprises a wide range of distances between people (1-58 ft) and will be made publicly available. The algorithms achieve 1-2 ft distance error and over 95% accuracy in detecting social-distance violations.
• Abstract（参考訳）: 屋内での人間距離の観測は、パンデミックとの戦いにおいて有用なツールである。 これを実現するための天然資源は監視カメラです。 従来の距離推定法とは違って,広帯域の魚眼カメラを1台使用し,2つのアプローチを提案する。 1つの方法は魚眼レンズの幾何学モデルを利用し、もう1つの方法はニューラルネットワークを使用して魚眼画像内の人物の位置から3d世界距離を予測する。 提案アルゴリズムを評価するために,魚眼カメラ1台を用いて,人間距離(1～58フィート)の広い範囲で収集し,公開する。 アルゴリズムは1-2フィートの誤差と95%以上の精度で社会的距離違反を検出する。

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