Команда исследователей из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) изменила алгоритм, который они изначально разработали для беспилотных автомобилей, чтобы помочь людям соблюдать требования социального дистанцирования.
Их программа для видеокамер может определять, соблюдают ли люди достаточное расстояние, чтобы предотвратить заражение, без сбора каких-либо персональных данных. Это может быть полезно для систем общественного транспорта, магазинов, ресторанов и заводов.
«Когда в прошлом году Швейцария ввела локдаун, мы работали над алгоритмом для беспилотных автомобилей, - говорит Лоренцо Бертони, аспирант лаборатории Visual Intelligence for Transportation (VITA) EPFL. - Но мы быстро увидели, что, добавив всего несколько функций, мы можем сделать нашу программу полезным инструментом для борьбы с пандемией».
Потратив несколько недель на изучение того, как распространяется вирус Covid-19, Бертони и его команда осознали, что ключевую роль в распространении вируса играют микрокапли из дыхательных путей и что людям без масок необходимо соблюдать дистанцию не менее 1,5 метра. Для контроля дистанции исследователи переработали свой алгоритм для автономных автомобилей, разработанный для обнаружения других машин или пешеходов на дороге. Исследователи опубликовали свою работу в IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems и представят ее на Международной конференции по робототехнике и автоматизации (ICRA) 2 июня 2021 года.
Датчики расстояния, представленные в настоящее время на рынке, используют стационарные камеры и датчики LiDAR. Но 3D-детектор EPFL, называемый MonoLoco, можно легко подключить к любой камере, видеорегистратору или смартфону. Это стало возможным за счет использования инновационного подхода для расчета расстояния между людьми на основании размеров их силуэтов.
Другой инновационной особенностью алгоритма EPFL является то, что он может определять взаимную ориентацию тел людей в группе и определять взаимодействуют ли они между собой, например, ведут разговор. MonoLoco делает снимок или видео определенной области и преобразует тела людей в неидентифицируемые силуэты, нарисованные линиями и точками. Эта информация позволяет алгоритму вычислить, как далеко они находятся друг от друга и определить ориентацию тела. «В нашей программе нет необходимости хранить оригинальные изображения и видео. И мы считаем, что это шаг в правильном направлении с точки зрения защиты частной жизни людей », - говорит Бертони.
Исследователи опубликовали исходный код своего алгоритма и планируют первоначальное развертывание в швейцарских почтовых автобусах в рамках совместного проекта с Swiss Post.
Комментарии
(0) Добавить комментарий