將深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)相結(jié)合的隔離項(xiàng)目社會(huì)距離化
這個(gè)術(shù)語(yǔ)已席卷全球，正在改變著我們的生活方式。社交距離也稱為“物理距離”，是指在您自己與其他并非來(lái)自家庭的人之間保持安全的空間。隨著該國(guó)開(kāi)始在激增的COVID-19案件中發(fā)揮作用，保持社會(huì)隔離已成為關(guān)鍵問(wèn)題。與COVID-19情況有關(guān)的最大擔(dān)憂是感染通過(guò)接觸甚至在感染者附近而從一個(gè)人傳播到另一個(gè)人的速度。與“ Covid-19”戰(zhàn)斗時(shí)，“社交距離”的停留時(shí)間比預(yù)期更長(zhǎng)。
因此，這使我開(kāi)始思考開(kāi)發(fā)一個(gè)AI模型，以檢測(cè)人們是否在追隨社會(huì)隔離并同時(shí)戴著口罩。因此，這里是模型結(jié)果的樣本。通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)和OpenCV，我們可以從視頻剪輯中提取有趣的見(jiàn)解。紅色的邊框表示該人在另一個(gè)人的附近，藍(lán)色的框表示該人正在保持社交距離。我們有單獨(dú)的邊界框，用于識(shí)別人員是否戴著口罩。

社交距離和面具檢測(cè)

步驟概述
TensorFlow對(duì)象檢測(cè)API是用于創(chuàng)建解決對(duì)象檢測(cè)問(wèn)題的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的框架。該API提供了經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的對(duì)象檢測(cè)模型，它們被稱為Model Zoo，已經(jīng)在COCO數(shù)據(jù)集中進(jìn)行了訓(xùn)練。上下文中的公共對(duì)象（COCO）數(shù)據(jù)集在90個(gè)常見(jiàn)對(duì)象中具有200,000張圖像，其中有超過(guò)500,000個(gè)對(duì)象注釋。請(qǐng)參閱下面的圖像，這些圖像是COCO數(shù)據(jù)集的一部分。

可可對(duì)象類別
在這種情況下，我們關(guān)心的是“人”類，它是COCO數(shù)據(jù)集的一部分。
該API還支持許多模型。請(qǐng)參閱下表以供參考。API支持的一小部分模型
這些模型在速度和準(zhǔn)確性之間進(jìn)行權(quán)衡。在這里，我選擇了ssd_mobilenet_v1_coco來(lái)檢測(cè)“人”。一旦我們使用對(duì)象檢測(cè)API識(shí)別了“人員”，就可以預(yù)測(cè)人員是否保持社交距離，我們就可以使用OpenCV，它是一個(gè)強(qiáng)大的圖像處理庫(kù)。一旦檢測(cè)到社交距離，我就使用了faster_rcnn_inception_v2_coco API，該API之前曾使用GPU（NVIDIA Quadro P4000 Linux）在前2000張圖像上進(jìn)行訓(xùn)練， 以檢測(cè)該人是否戴著口罩。
遵循的主要步驟是

• 將ssd_mobilenet_v1_coco模型加載到圖形中，并加載屬于COCO數(shù)據(jù)集的類的列表
• 使用cv2.VideoCapture（filename）打開(kāi)視頻，并逐幀讀取每一幀并將其寫(xiě)入路徑
• 對(duì)于每一幀，使用加載的圖形執(zhí)行對(duì)象檢測(cè)
• 從ssd_mobilenet_v1_coco返回的結(jié)果是每個(gè)已識(shí)別的類及其置信度得分和邊界框預(yù)測(cè)。
• 根據(jù)類別和置信度得分> 0.60，如下所示檢測(cè)幀中的人數(shù)。
• 根據(jù)我們先前得到的邊界框預(yù)測(cè)繪制一個(gè)藍(lán)色的邊界框，并找到寬度的中點(diǎn)。用ID標(biāo)記每個(gè)邊界框。
• 查找框架中點(diǎn)之間的歐幾里得距離。
• 具有歐氏距離，找到距離小于200的邊界框，并將邊界框的顏色更改為red。
• 將所有代碼段放在一起，使所有幀通過(guò)并保存在路徑中。因此，我們將獲得一組社交距離檢測(cè)幀
• 將我在頂部訓(xùn)練的帶蒙版和不帶蒙版圖像的Frozen_inference_graph.pb（faster_rcnn_inception_v2_coco）加載到圖形中，并加載類列表
• 對(duì)于每個(gè)檢測(cè)到的社交距離幀，使用faster_rcnn模型的已加載圖對(duì)戴著口罩的人執(zhí)行對(duì)象檢測(cè)
• 最后，使用先前獲得的幀，使用python中可用的moviepy包創(chuàng)建視頻

社會(huì)隔離以及其他基本衛(wèi)生措施對(duì)于保持Covid-19的傳播速度盡可能慢非常重要。該項(xiàng)目只是概念證明。
最后
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的欧几里得距离网络_使用Tensorflow对象检测模型和OpenCV的社交距离和遮罩检测器...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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