介绍美国和欧洲的许多城市现在都在谨慎地重新开放。人们被要求在外出时保持安全距离。但是人们照着做吗？城市对人们的安全距离是否符合规则进行评估并采取相应的行动是很重要的。如果大多数人都遵守疫情期间的命令，那么就可以安全地开放更多的公共场合。然而，如果出现了太多违规行为，那么关闭这些场合可能更安全。这正是迈阿密海滩公园发生的事。公园于四月底开放，但由于太多人藐视与戴口罩和社交安全距离有关的规定，公园在一周内就关闭了。该市通过警员监控公园并发出警告。但人类监测可能不是一个切实可行的解决办法。我们如何使用人工智能和机器学习来检测人们是否遵循社交距离规则？大多数城市已经在公共场所安装了摄像头，这些摄像头正好可以用于此目的。在这个博客中，我展示了如何使用行人跟踪算法来监控违规行为。我也在我的github上开源了代码。请参阅下面的模型。我的github） 上的性能有了显著提高。目前多目标跟踪技术的精度是62.0你可以在我的博客中阅读更多关于深度学习行人跟踪的内容。/people-tracking-using-deep-learning-5c90d43774begi=7af825362a53为什么我们需要进行行人跟踪？原因是我们想找出违反社会距离规则的人数量。在没有跟踪器的情况下，如果两个人走得很近，那么他们在每一帧中都会被视为违规，但是如果我们使用跟踪器，那么我们可以将其视为一次违规事件。在这个博客中，我使用了深度排序模型（/nwojke/deep_sort） 上公开发布。深度排序模型使用人的位置和外观来跟踪。位置信息通过kalman滤波器捕获，kalman滤波器预测盒子的下一个可能位置，而外观信息是使用生成嵌入的深度学习模型生成的。若要在此视频上运行代码，需要将原始图像和包含所有边界框位置的检测文件传递给跟踪器；然后，跟踪器使用这些信息为每帧中的每个人分配一个id。deep sort博客上详细解释了这一点。请参见下面对此剪辑执行跟踪的结果。正如你所看到的，每个人都被分配了一个id，这个id被成功地转入下一帧。跟踪器还输出一个csv，其中包含轨迹的详细信息。我已经在github上（/priya-dwivedi/deep-learning/tree/master/detecting_social_distancing_violation） 共享了这个文件，我们将在代码的下一部分使用它。使用深度排序模型进行行人跟踪：现违反社交距离的行为为了检测社会距离违规行为，我们在框架中选取每个轨道，并测量其与框架中其他轨道的距离。每个轨迹基本上都是一个带id的边界框，因此可以使用它们之间的欧氏距离将边界框与另一个边界框进行比较。代码如下所示。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
现在我们开始建模。其代码在下面共享。这与我的github中的代码相同。/priya-dwivedi/deep-learning/blob/master/detecting_social_distancing_violation/social%20distancing%20violation.ipynb对每个帧运行的主要步骤是：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代码运行得很慢，因为它需要将每个轨道与其他轨道进行比较，并在600帧以上执行此操作。这些计算中有许多是重复的，因为它将分别测量轨道1与轨道2之间的距离，然后测量轨道2与轨道1之间的距离。为了节省时间，我将两次计算的结果存储在一次传递中。因此，当比较track1和track2时，结果将写入数据帧各自的行中，这样可以将运行时间减少一半。我发现，像素距离为70对于检测那些“似乎”走得太近的人来说是相当合理的。代码的可视化模块会在框太近时亮显红色框，并显示每个框的违规计数。带有结果的示例框架如下所示。实际部署如果要部署它，需要考虑一些事情。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（/embedded/jetson-tx2） 之类的嵌入式设备上运行。结论跟踪是计算机视觉中的一个重要问题，有着广泛的应用，其中一个应用程序就是检测社交距离违规行为，这可以帮助城市评估公共卫生风险，并在较安全的情况下重新开放公共场合。我希望你能尝试一下代码，并尝试一下在更改接近标准距离时会发生什么。参考文献mot挑战https://motchallenge.net/深度排序算法https://arxiv.org/abs/1703.07402

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