Implementación de un sistema de reconocimiento de distanciamiento social como medida preventiva para covid 19 usando deep learning - Córdova Eras, Wilson Steeven (Machala: Universidad Tëcnica de Machala, 2020)
COVID-19 is a global problem, since it originated in 2019, no solution has been found, this keeps the world population on alert to prevent contagion, as there is no effective solution, the recommendations of the authorities and Health organizations are the use of masks, maintain two meters of social distance, frequent hand washing, avoid frequent contact of the mouth or nose. Of all these measures, social distancing is something that cannot be controlled correctly, because in places where there is a lot of people shopping centers, pharmacies, hospitals, etc. correct social distancing is not achieved. That is why the idea of implementing a system for the recognition of social distancing through the use of Deep Learning arose. This research describes the state of the art of the current situation of COVID-19 worldwide, the solutions that have been implemented in the area of Artificial Intelligence to detect, predict and prevent COVID-19, and the solutions dedicated to the control of the social distancing. Then a social distancing system is created using an object people detector to track them and check if they are at a safe distance. The YOLO version 3 object detection model previously trained with the COCO image set was chosen, this model offers good performance and fairly accurate predictions. To eliminate weak detections, the nonmaximal suppression is applied to the prediction results and then the coordinates of the bounding boxes are extracted and the distance calculations for the centroids of each object found in the image are performed.
El COVID-19 es un problema a nivel mundial, desde que se originó en 2019 no se ha encontrado una solución, esto mantiene en alerta a la población mundial para prevenir el contagio, al no haber una solución efectiva, las recomendaciones de las autoridades y organizaciones de salud son el uso de mascarillas, mantener dos metros de distancia social, lavado frecuente de manos, evitar el contacto frecuente de boca o nariz. De todas estas medidas, el distanciamiento social es algo que no se puede controlar correctamente, pues en lugares donde hay bastante concurrencia de personas centros comerciales, farmacias, hospitales, etc. no se logra un correcto distanciamiento social. Es por eso que surge la idea de implementar un sistema para el reconocimiento de distanciamiento social mediante el uso de Deep Learning. Esta investigación describe el estado del arte de la situación actual de COVID-19 a nivel mundial, las soluciones que se han implementado en el área de la Inteligencia Artificial para detectar, predecir y prevenir el COVID-19, y las soluciones dedicadas al control del distanciamiento social. Luego se crea un sistema de distanciamiento social mediante un detector de objetos personas para realizar su seguimiento y comprobar si está a una distancia segura. Se optó por el modelo de detección de objetos YOLO versión 3 previamente entrenado con el conjunto de imágenes de COCO, este modelo ofrece buen rendimiento y predicciones bastante precisas. Para eliminar las detecciones débiles se aplica la supresión no-máxima a los resultados de la predicción y luego se extraen las coordenadas de los bounding boxes y realizan los cálculos de las distancias para los centroides de cada objeto encontrado en la imagen.
Keywords: COVID-19; DISTANCIAMIENTO SOCIAL; DEEP LEARNING; YOLO