A New UAV-Based Social Distance Detector for COVID-19 Outbreaks Reduction, Using IoT, Computer Vision and Deep Learning Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, we are living in a dangerous environment and our health system is under the threatened causes of Covid19 and other diseases. The people who are close together are more threatened by different viruses, especially Covid19. In addition, limiting the physical distance between people helps minimize the risk of the virus spreading. For this reason, we created a smart system to detect violated social distance in public areas as markets and streets. In the proposed system, the algorithm for people detection uses a pre-existing deep learning model and computer vision techniques to determine the distances between humans. The detection model uses bounding box information to identify persons. The identified bounding box centroid's pairwise distances of people are calculated using the Euclidean distance. Also, we used jetson nano platform to implement a low-cost embedded system and IoT techniques to send the images and notifications to the nearest police station to apply forfeit when it detects people’s congestion in a specific area. Lastly, the suggested system has the capability to assist decrease the intensity of the spread of COVID-19 and other diseases by identifying violated social distance measures and notifying the owner of the system. Using the transformation matrix and accurate pedestrian detection, the process of detecting social distances between individuals may be achieved great confidence. Experiments show that CNN-based object detectors with our suggested social distancing algorithm provide reasonable accuracy for monitoring social distancing in public places, as well.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».