Аннотация:
Методи дослідження базуються на основі Комп'ютерного зору, YOLOv4, сучасних backbone, neck та head архітектурних рівнів, наборах даних MS COCO та Google Open Image, алгоритму відстеження SORT.
У роботі проведено аналіз методів та засобів пiдвищення ефективностi систем моніторингу соціальної дистанції, розроблено гібридну модель Deep Neural Network (DNN) на основі Комп'ютерного зору і YOLOv4 для автоматичного виявлення людей в натовпі, всередині і поза приміщеннями з використанням звичайних камер відеоспостереження. Представлена модель DNN в поєднанні з адаптованої технікою відображення зворотної перспективи (IPM) і алгоритмом відстеження SORT призводить до надійного виявлення людей і моніторингу соціального дистанціювання.
