AI中如何测量两点间的距离?

编辑 | 代码医生团队

现在,美国和欧洲的许多城市都在谨慎地重新开放。人们被指示要冒险冒险遵守社会疏远规则。但是人们会跟随他们吗?对于城市来说,评估这一点并采取相应的行动可能很重要。如果大多数人跟随他们,那么可以安全地打开更多的地方。但是如果有很多违规行为,则关闭它可能会更安全。这正是迈阿密海滩公园发生的事情。该公园于4月底开放,但在一周之内关闭,因为太多的人无视与戴着口罩和社交疏远相关的规定。该市通过人员监视公园并发出警告来检测到此情况。但是人工监视可能不是实际的解决方案。

如何使用AI和机器学习来检测人们是否遵循社会疏离规则?大多数城市已经在公共场所安装了可用于此目的的摄像头。在此博客中,展示了如何使用人员跟踪算法来监视违规情况。还在Github上开源了代码。请参阅下面的实际模型。

要在此视频上运行代码,需要将原始图像和具有所有边界框位置的检测文件传递给跟踪器。然后,跟踪器使用此信息为每个帧中的每个人分配一个ID。深入博客上的自述文件对此进行了详细说明。请参阅下面的内容在此剪辑上进行跟踪的结果。每个人都被分配了一个ID,该ID已成功地结转到下一帧。跟踪器还会输出包含轨道详细信息的csv。已经在Github上共享了这个文件,将在下一部分代码中使用它。

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