論文の概要: Social Distance Detection Using Deep Learning And Risk Management System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10259v1
- Date: Thu, 20 Apr 2023 12:27:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-21 13:33:45.579199
- Title: Social Distance Detection Using Deep Learning And Risk Management System
- Title（参考訳）: 深層学習とリスク管理システムを用いた社会的距離検出
- Authors: Dr. Sangeetha R.G, Jaya Aravindh V. V
- Abstract要約: COVID-19 Social Distancing Detector Systemは、ディープラーニングを利用して、ハイエンドなセマンティックデータをCNNモジュールに統合するシングルステージ検出器である。
現在のセキュリティ映像、CCTVカメラ、コンピュータビジョン(CV)をデプロイすることで、社会的分離の災難を経験している人々を特定することもできる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: An outbreak of the coronavirus disease which occurred three years later and
it has hit the world again with many evolutions. The effects on the human race
have already been profound. We can only safeguard ourselves against this
pandemic by mandating a "Face Mask" also maintaining the "Social Distancing."
The necessity of protective face masks in all gatherings is required by many
civil institutions in India. As a result of the substantial human resource
utilization, personally examining the whole country with a huge population like
India, to determine whether the execution of mask wearing and social distance
maintained is unfeasible. The COVID-19 Social Distancing Detector System is a
single-stage detector that employs deep learning to integrate high-end semantic
data to a CNN module in order to maintain social distances and simultaneously
monitor violations within a specified region. By deploying current Security
footages, CCTV cameras, and computer vision (CV), it will also be able to
identify those who are experiencing the calamity of social separation.
Providing tools for safety and security, this technology disposes the need for
a labor-force based surveillance system, yet a manual governing body is still
required to monitor, track, and inform on the violations that are committed.
Any sort of infrastructure, including universities, hospitals, offices of the
government, schools, and building sites, can employ the technology. Therefore,
the risk management system created to report and analyze video streams along
with the social distance detector system might help to ensure our protection
and security as well as the security of our loved ones. Furthermore, we will
discuss about deployment and improvement of the project overall.
- Abstract（参考訳）: 3年後に発生した新型コロナウイルスの流行は、多くの進化とともに再び世界を襲った。
人類に対する影響は、すでに深刻である。
我々は、このパンデミックに対して「対面マスク」と「ソーシャルディスタンシング」を義務付けることで、身を守ることができる。
すべての集まりにおける保護マスクの必要性は、インドの多くの民間機関で要求されている。
実質的な人的資源利用の結果、個人はインドのような巨大な人口を抱える国全体を調査し、マスク着用の実施と社会距離の維持が不可能かどうかを判断する。
COVID-19 Social Distancing Detector System(COVID-19 Social Distancing Detector System)は、CNNモジュールに高度なセマンティックデータを統合して、社会的距離を維持し、特定の領域内の違反を同時に監視する、ディープラーニングを利用するシングルステージ検出器である。
現在のセキュリティ映像、CCTVカメラ、コンピュータビジョン(CV)をデプロイすることで、社会的分離の災難を経験している人々を特定することもできる。
安全と安全のためのツールを提供するため、この技術は労働力に基づく監視システムの必要性を解消するが、マニュアル管理機関は、実行された違反を監視、追跡、通知するためにいまだに必要である。
大学、病院、政府のオフィス、学校、建設現場など、あらゆるインフラでこの技術を利用することができる。
そのため、社会的距離検知システムとともに映像ストリームを報告・分析するリスク管理システムは、我々の保護と安全、および愛する人々の安全を確保するのに役立つかもしれない。
さらに,プロジェクト全体の展開と改善についても議論する。
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