34、基于YOLOv4的COVID - 19社交距离监测模型解析

基于YOLOv4的COVID - 19社交距离监测模型解析

1. 社交距离与疫情防控

社交距离是预防传染病传播的关键措施，如在COVID - 19疫情期间，它能有效降低病毒传播风险。研究通过标准SIR模型，探讨了个体风险态度和意识水平对疫情传播结果的敏感性。在成本效益分析中发现，适度的社交距离措施在控制疫情方面更具成本效益。

1.1 疫情研究相关模型

• SIR模型 ：该模型结合个体对感染水平的反应，评估全球人口的总体效益。研究表明，有一定预防措施的社交距离在成本方面更有效。
• 视觉社交距离（VSD） ：通过图像自动估算和表征人际距离。假设个体正常距离为1米，接近该距离则处于高风险。利用经典计算机视觉方法、人员检测器、人体姿态估计和社交距离表征实现VSD估算。
• 多国家疫情研究 ：对美国、意大利、英国等十个国家的研究显示，实施社交距离措施后，确诊病例有明显下降趋势，但不同国家的社交距离影响程度因同时采取的其他措施而异。

1.2 社交距离监测的重要性

在疫情期间，确保人们遵守社交距离规定对于控制疫情传播至关重要。计算机视觉、人工智能和机器学习的发展为实现社交距离监测提供了有效的技术手段。

2. 目标检测方法

目标检测研究在近年来取得了快速进展，多种基于计算机视觉和机器学习的方法不断涌现。

2.1 早期目标检测方法

• Viola - Jone