Дослідження методів підвищення ефективності систем мониторингу соціальної дистанції.

Abstract

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.