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面向社交距离检测的深度学习方法设计与性能验证: 收藏
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引用; 《科技创新与应用》2023年第25期13卷 38-41页; 作者：张夏欣平鹏胡苏湘李嘉宁戴晓璇南通大学交通与土木工程学院江苏南通226019; 对社交距离进行准确检测在传染病溯源、安防监控等领域都有着重大意义。行人间的遮挡会极大降低社交距离检测方法的精度和泛化能力,针对这一问题,该文研究一种遮挡条件下的社交距离检测方法,并验证方法的环境适应性。该方法首先采用简...; 对社交距离进行准确检测在传染病溯源、安防监控等领域都有着重大意义。行人间的遮挡会极大降低社交距离检测方法的精度和泛化能力,针对这一问题,该文研究一种遮挡条件下的社交距离检测方法,并验证方法的环境适应性。该方法首先采用简单在线实时跟踪方法(Simple online and realtime track,SORT)进行人员追踪,然后基于单目视觉测距方法来测量行人间距;最后,验证检测方法在不同拍摄视角及人流密度下的泛化性能。研究结果表明,该实验可以在遮挡条件下进行较好的实时追踪,在摄像头的拍摄高度在12 m左右时获取最优的密接行为识别性能,识别准确率为92%。; 来源：详细信息评论

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