使用Python+OpenCV+detectorn2实现社交距离检测
小白学视觉
共 4165字,需浏览 9分钟
· 2021-12-14
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我的Github https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/tree/master/detecting_social_distancing_violation
https://deeplearninganalytics.org/using-ai-to-detect-social-distancing-violations/
数据
使用深度排序进行行人跟踪
https://towardsdatascience.com/people-tracking-using-deep-learning-5c90d43774be?gi=7af825362a53
def distance_boxes (boxA, boxB):
import math
center_boxA = [(boxA[0] + boxA[2])/ 2.0, (boxA[1] + boxA[3])/2.0]
center_boxB = [(boxB[0] + boxB[2])/ 2.0, (boxB[1] + boxB[3])/2.0]
pixel_distance = math.sqrt( ((center_boxA[0]-center_boxB[0])**2)+((center_boxA[1]-center_boxB[1])**2) )
return pixel_distance
https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/detecting_social_distancing_violation/Social%20Distancing%20Violation.ipynb
比较每个轨迹和其他轨迹之间的像素距离 如果距离小于接近距离阈值,则两人距离太近。因此,将 safe=1 放在两个边界框的数据框中。变量“safe”稍后用于可视化 我们还计算每个ID的总违规次数。这是计算与它们太接近的其他ID。因此,只要距离小于接近距离阈值,我们都会在字典中维护一个过于接近的轨迹列表
摄像机需要注册,这样我们就可以正确地将像素距离映射到现实世界中的距离 如果存在连续的摄像机阵列,那么我们可能需要添加行人重识别功能,以帮助跟踪器在摄像机之间转发ID和违规计数。在过去的几年里,人们对行人重识别(https://arxiv.org/abs/2001.04193) 进行了大量的研究 这里的代码是轻量级的,可以在与摄像机绑定的Jetson TX2(https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-tx2) 之类的嵌入式设备上运行。
MOT挑战 https://motchallenge.net/ 深度排序算法 https://arxiv.org/abs/1703.07402
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