Khóa luận tốt nghiệp Khoa học máy tính: Ước lượng giãn cách xã hội trong video giám sát

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: > Phạm vi nghiên cứu trong khoá luận là các phương pháp ước lượng khoảng cách giữa mỗi 2 người trong video giám sát.. e Phương pháp thực hiện: o Khảo sát

ĐẠI HỌC QUÓC GIA TP HÒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH

HUỲNH MINH TUẦN

KHÓA LUẬN TÓT NGHIỆP

VIDEO GIAM SAT

CU NHÂN NGANH KHOA HOC MAY TÍNH

TP HO CHi MINH, 2021

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HÒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH

HUỲNH MINH TUẦN - 17521212

KHÓA LUẬN TÓT NGHIỆP

UOC LUONG GIAN CÁCH XÃ HỘI TRONG

VIDEO GIAM SAT

CU NHÂN NGANH KHOA HOC MAY TÍNH

GIANG VIEN HUONG DAN

TS MAI TIEN DUNG

TP HO CHi MINH, 2021

DANH SÁCH HỘI ĐÒNG BẢO VỆ KHÓA LUẬN

Hội đồng châm khóa luận tốt nghiệp, thành lập theo Quyết định số

TĐẦY cày của Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ Thông tin.

1 Chủ tịch.

2Thư ký.

3Ủy viên

4Ủy viên

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HÒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Tên khóa luận:

Ước lượng giãn cách xã hội trong video giám sát

Nhóm SV thực hiện: Cán bộ hướng dẫn:

Huỳnh Minh Tuấn - 17521212 TS Mai Tiến Dũng

Đánh giá Khóa luận

1 Vé cuôn báo cáo:

Số trang Số chương

Số bảng số liệu Số hình vẽ

Số tài liệu tham khảo Sản phẩm

Một số nhận xét về hình thức cuốn báo cáo:

3 Về chương trình ứng dụng:

Điểm từng sinh viên:

Huỳnh Minh Tuấn /10

Người nhận xét

(Ký tên và ghi rõ họ tên)

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HÒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Tên khóa luận:

Ước lượng giãn cách xã hội trong video giám sát

Nhóm SV thực hiện: Cán bộ phản biện:

Huỳnh Minh Tuấn - 17521212

Đánh giá Khóa luận

1 Vé cuôn báo cáo:

Số trang Số chương

Số bảng số liệu Số hình vẽ

Số tài liệu tham khảo Sản phẩm

Một sô nhận xét vê hình thức cuôn báo cáo:

3 Về chương trình ứng dụng:

Điểm từng sinh viên:

Huỳnh Minh Tuấn /10

Người nhận xét (Ky tên và ghi rõ họ tên)

suốt thời gian học tập.

Xin chân thanh cảm ơn bố, mẹ và em trai đã hỗ trợ cho tôi dir liệu thực tế để phục vụ cho

việc nghiên cứu và thực hiện đề tài khoá luận tốt nghiệp này

Do giới hạn kiến thức và khả năng lý luận của bản thân còn nhiều thiếu sót và hạn chế, kính mong nhận được sự chỉ dan và đóng góp của các thay, cô dé khoá luận được hoàn

thiện hơn Xin chân thành cảm ơn!

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HÒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

DE CUONG CHI TIẾT

TEN DE TAI: UGC LƯỢNG GIAN CÁCH XÃ HỘI TRONG VIDEO GIÁM SAT

Cán bộ hướng dẫn: TS Mai Tiến Dũng

Thời gian thực hiện: Từ ngày 07/09/2020 đến ngày 02/01/2021

Sinh viên thực hiện:

Họ và tên, MSSV: Huỳnh Minh Tuấn - 17521212 Lớp: KHCL2017.2

Email: 17521212@gm.uit.edu.vn Điện thoại: 0868204856

Nội dung đề tài:

A Mô tả bài toán:

Cho một video giám sát, hệ thống nhận diện những người có trong video và ước lượng khoảngcách giữa mỗi 2 người trong video dé xem 2 người đó có vi phạm khoảng cách tối thiểu giữa 2người nhằm phòng tránh virus Covid-19 hay không

B Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

> Phạm vi nghiên cứu trong khoá luận là các phương pháp ước lượng khoảng cách giữa

mỗi 2 người trong video giám sát.

C Mục tiêu:

> Tìm hiểu các phương pháp ước lượng khoảng cách trong video giám sát

> Đánh giá các cách tính khoảng cách giữa mỗi 2 người trong video.

> Thực nghiệm với dit liệu thực tế nhằm kiểm tra phương pháp nao tốt hơn.

D Phương pháp thực hiện:

> Nội dung 1: Khảo sát và đánh giá các phương pháp liên quan.

e Phương pháp thực hiện:

o_ Theo dõi kết quả và các giải pháp liên quan

o Tìm hiểu các hướng tiếp cận, các phương pháp giải quyết bai toán liên quan

©_ Đánh giá và lựa chọn phương pháp phù hợp với năng lực và kha năng tính toán.

e Dự kiến kết quả:

o Các hướng tiếp cận liên quan.

o Những ưu và khuyết của các hướng tiếp cận này

o Các hướng tiếp cận sẽ được đưa vào KLTN

> Nội dung 2: Tìm hiểu các phương pháp sẽ được đưa vào KLTN.

e Phương pháp thực hiện:

o Khảo sát và áp dụng các phương pháp ước lượng giãn cách xã hội trong video

giám sat sẽ được đưa vào KLTN.

o Xây dựng chương trình cho từng phương pháp.

o Thực nghiệm trên các dataset có san và các dataset tự thực hiện.

e© Dự kiến kết quả:

o So sánh hiệu suất của các phương pháp ước lượng giãn cách xã hội

> Nội dung 3: Báo cáo.

Trình bày tổng hợp các kết quả nghiên cứu thành một báo cáo KLTN

Kế hoạch thực hiện:

Bắt đầu Kếtthúc | Nội dung Phân công

07/09/2020 | 01/10/2020 | Tìm hiệu các phương pháp cho bài | Tuan

toán

01/10/2020 01/11/2020 | Chạy thử chương trình từ các bài báo | Tuấn

01/11/2020 01/12/2020 | Xây dựng ứng dụng minh hoạ Tuan

01/12/2020 | 02/01/2021 | Viết báo cáo Tuấn

Xác nhận của CBHD TP HCM, ngay thang năm

(Ký tên và ghỉ rõ họ tên) Sinh viên

(Ký tên và ghi rõ họ tên)

143 Đóng góp của khoá luận 7

1.5 Câu trúc Khóa luận tốt nghiệp 8

2_ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 9

2.1 Hướng tiếp canl) 2 Q Q HQ Q Q kà 9

2.3 Các nghiên cứu, ứng dụng liên quan| 12

3 CƠ SỞ LÝ THUYET, HƯỚNG TIẾP CAN TRONG KHÓA LUẬN 16

3.1 Cơsở lý thuyết ¬ 16

3.11 Đơnvidopixell Ặ ee 17

3.1.2 Thấukính - 17

khoảng cách giữa người vớinhau| 27

3.3.2 Nhận dạng người trong khung hình video hoặc anh) 29

3.3.3 Ước lượng khoảng cách giữa người với nhau| 29

3.3.4 Hiển thi kết quả với góc nhìn từ trên cao xuống ở vùng ta

đã chọn để thực hiện ước lượng| - 31

4_ THỰC NGHIỆM VÀ DANH GIÁ 32

4.1 Môi trường và ngôn ngữ cài đặt| 32

4.2 Phương pháp đánh giá ẶẶ 32

4.3 Dữ liệu thực nghiệm cho hai hướng tiếp cận 35

Dữ liệu thực nghiệm cho hướng tiếp cận 1 35IDữ liệu thực nghiệm cho hướng tiếp cận 2 35Kết quả trên tập dữ liệu cho hướng tiếp cận 1 36Kết quả trên tập dữ liệu cho hướng tiếp cận 2 37

Kết quả với các dữ liệu tự ghỉ hình 38

Kết quả với video tự ghi hình cho hướng tiếp cận 1 38

4% a &äŸÝ 6

21 Hình ảnh của hướng tiếp cận 1| 102.2 Hình ảnh của hướng tiếp cận2| - 11

2.3 Nghiên cứu liên quan: bài báo "Person Detection for Social

Distanc-ing and Safety Violation Alert based on Segmented ROI"[1]] 12

2.4 Nghiên cứu liên quan: bài bao "A Vision-based Social Distancing

and Critical Density Detection System for COVID-19{ 13

2.5 Nghiên cứu liên quan: bai bao "SD-Measure: A Social Distancing

“Sa — <a 14

3.5 Ví dụ ve kết quả dau ra của việc sử dụng các mạng học sâu cho

eet eet ee 25

3.10 Màn hình hiển thị kết quả với góc nhìn gốc của camera và màn

hình hiển thị kết quả với góc nhìn từ trên cao xuống

4.1 Hình ảnh dữ liệu tự ghi hình cho thử nghiệm hướng tiếp cận 1} .

Danh sách bảng

Danh mục từ viết tắt

ROI Region Of Interest

Giãn cách xã hội Mạng học sâu

Bộ dữ liệu

Tiêu cự Điểm hội tụ

Độ phóng đại Góc nhìn

Tiêu cự camera

Khoảng cách điểm ảnhKhoảng cách vật thể

Phép biến đổi góc nhìnẢnh nền

Mặt nạ

Vùng quan tâm

Danh mục tu tạm dịch

social distacning deep learning network dataset

focal length

imaging point

manification angle

lens focal length image distance object distance perspective transform background

mask region of interest

Xviii

TOM TAT KHOA LUAN

Trong thời buổi dai dich Covid-19 đã va dang hoành hành ở nhiều quốc gia

trên thé giới, thuật ngữ "giãn cách xã hội" bắt đầu xuất hiện và trở thành một quy

định bắt buộc trong việc phòng chống lây lan, bùng phát virus Sars-CoV 2

Với sự phát triển của Khoa học Máy tính, đặc biệt trong lĩnh vực Thị giác Máy

tính, các nghiên cứu, ứng dụng về các chương trình, hệ thống nhằm kiểm soát,ngăn chặn hay truy vết các trường hợp nghi nhiễm bệnh, tiếp xúc gần bằng video

giám sát ngày một tăng Đã có khá nhiều nghiên cứu, phương pháp xoay quanh

bài toán mang tính thực tế cao này

Trong để tài khoá luận này, tôi sẽ trình bày, giới thiệu các phương pháp đãphát minh hay đã có sẵn, đồng thời giới thiệu các hướng tiếp cận, các cải tiến,

nhằm tăng kết quả khả năng ước lượng khoảng cách giữa mỗi hai người trongvideo giám sát hoặc ảnh Hai hướng tiếp cận trong khoá luận này sẽ là hướng tiếp

cận: sử dụng tiêu cự của camera để thực hiện ước lượng khoảng cách giãn cách

xã hội và hướng tiếp cận: Chuyển đổi góc nhìn sang góc nhìn từ trên cao xuống

để thực hiện ước lượng giãn cách xã hội Từ đó đưa ra các ưu, nhược điểm của

các phương pháp nhằm đưa ra các hướng phát triển mới trong tương lai

cũng sẽ được đề cập trong chương này.

11 Giới thiệu bài toán

1.1.1 Gian cách xã hội là gì

Giãn cách xã hội là hoạt động y tế cộng đồng, khoảng cách này còn được gọi

là "khoảng cách vật lý", nghĩa là giữ một không gian an toàn giữa một người và

những người khác nhằm ngăn chặn người bệnh có cơ hội tiếp xúc người khác để

có thể giảm cơ hội lây truyền bệnh Hoạt động này bao gồm các biện pháp huỷ

bỏ tổ chức các sự kiện đông người, hoặc các hành động tự cách ly, tránh xa nơi

đông người [7] Với sự bùng phát của Covid-19, mục tiêu chính của giãn cách xãhội là có thể làm chậm lại sự bùng phát của dịch bệnh nhằm làm giảm nguy cơ

lây nhiễm ở các nơi có mật độ dân cư cao cùng và làm giảm gánh nặng cho các hệ

thống y tế, nâng cao chất lượng chăm sóc sức khoẻ cho người dân

Ở một số nơi không chỉ ở Việt Nam mà ở trên thế giới cũng có một số biện

pháp giãn cách xã hội phòng chống dịch bệnh ở nơi đông người chẳng hạn như:

Chương 1 TỔNG QUAN 2

© Đánh số, đánh kí hiệu trên mặt dat, các kí hiệu này cách nhau 2m để người

dân có thể đứng vào nhằm giữ khoảng cách an toàn cho bản thân và người

khác.

e Dừng các hoạt động tụ tập đông người.

¢ Tránh tự ý đi lại.

© Ngừng hầu hết các hoạt động xã hội

¢ Thường xuyên khai báo y tế

Chương 1 TỔNG QUAN 3

1.1.2 M6 tả bài toán

Có nhiều câu hỏi cho bài toán Ước lượng giãn cách xã hội trong video giám

sát này, chẳng hạn như: "Làm thế nào để biết được khoảng cách giữa hai người có

vi phạm quy định giãn cách xã hội hay không?" hoặc "Có cách nào để có thể biết

được khoảng cách giữa hai hoặc nhiều người từ một video hoặc ảnh hay không?"

Từ đây bài toán Ước lượng giãn cách xã hội trong video giám sát được phát sinh.

Bài toán Ước lượng giãn cách xã hội trong video giám sát hiện đang là một

trong những bài toán gây được sự chú ý, quan tâm nhiều nhất hiện nay, đặc biệt

là trong thời điểm đại dịch Covid-19 đã và vẫn đang hoành hành ở nhiều quốc gia

trên thé giới Day là một bài toán có tính thực tiễn cao cũng như có nhiều thách

thức.

Bài toán được mô tả như sau:

¢ Dau vào: hình ảnh nhận diện được ít nhất hai người trong khung hình video

Chương 1 TỔNG QUAN 4

12 Tính ứng dụng

Bài toán có thể ứng dụng trong thời buỏi dịch bệnh Covid-19 vẫn đang hoành

hành trên thé giới, khi các yêu cầu bắt buộc về giãn cách xã hội phải bắt buộc thực

hiện nhằm phòng tránh dịch bệnh

Hệ thống ước lượng khoảng cách có thể ứng dụng cho việc tính toán ngoàimôi trường thực tế, nghĩa là hệ thống không chỉ có thể tính hai người mà có thể

ước lượng khoảng cách của nhiều người với nhau cùng lúc

Hệ thống có thể áp dụng trong các khu trung tâm thương mại, các khu trung

tâm, công cộng thường hay thường xuyên tụ tập đông người nhằm kiểm soát, hạnchế tiếp xúc đông người ở các nơi đây trong thời điểm đại dịch Covid-19 hoành

hành.

(A) Ung dụng tại (B) Ung dựng trong

các con đường đông các khu trung tâm

người qua lại (SI thương mại hoặc các

nhà ga 9]

HÌNH 1.3: Một số ứng dung trong thực tế

Chương 1 TỔNG QUAN 5

13 Nhung thách thức

Với sự phát triển của công nghệ, đặc biệt là áp dụng mạng học sâu và các

phương pháp ước lượng để giải quyết bài toán ước lượng giãn cách xã hội trongvideo giám sát mang lại hiệu quả đáng kể Tuy nhiên, khi áp dụng bài toán vàothực tế, không tránh khỏi việc gặp những thách thức hay vấn đề như: Chiều caocủa mỗi người, che khuất giữa người với nhau, đám đông

Tôi xin liệt kê một số thách thức có thể ảnh hưởng đến kết quả ước lượng giãn

cách xã hội trong video hoặc ảnh:

1.3.1 Thách thức về khoảng cách thực tế

Sau khi ta đã xác định được khoảng cách giữa hai người với nhau trong ảnh,

khá khó để có thể biết được khoảng cách thực tế giữa hai người với nhau

Chương 1 TỔNG QUAN 6

1.3.2 Thách thức về che khuất

Đôi lúc trong khung hình video hoặc ảnh, ta sẽ gặp hiện tượng người che

khuất người, khiến hệ thống ước lượng không thể ước lượng khoảng cách giữa

hai người đó.

Khoá luận này sẽ tập trung giải quyết cả hai thách thức vừa trình bày Lý do

chọn giải quyết hai thách thức này: Thứ nhất, hiện chưa có các bài báo, bài viết

đề cập các giải pháp các vấn đề trên Thứ hai là vì các phương pháp hiện tại hầunhư chỉ dừng lại ở mức nhận dạng và kiếm tra xem có trường hợp không tuânthủ quy định giãn cách xã hội hay không, chưa có nhiều bài báo, bài viết dé cập

về việc ước lượng khoảng cách giãn cách xã hội

1.4 Mục tiêu, phạm vi và đóng góp của khóa luận

1.41 Mục tiêu

Mục tiêu chính của khoá luận này sẽ tập trung về việc ước lượng khoảng cách

giữa 2 người, quan trọng hơn là có thể ước lượng khoảng cách giữa mỗi 2 người

khi thực hiện ước lượng khoảng cách với nhiều người cùng lúc trong video hoặc

Chương 1 TỔNG QUAN 7

ảnh Đồng thời có thể đưa ra được các hướng tiếp cận, các giải pháp nhằm nâng

cao kết quả ước lượng khoảng cách gần với khoảng cách thực tế hơn

1.4.2 Phạm vi thực hiện

Tìm hiểu các công trình, nghiên cứu liên quan đến bài toán trong khoá luận

Chủ yếu làm việc với dữ liệu là video

Nghiên cứu các phương pháp để ước lượng giãn cách xã hội

Tìm hiểu, nghiên cứu các công cụ hỗ trợ cho việc nhận dạng để thực hiện

ước lượng giãn cách xã hội.

Triển khai mô hình cho các phương pháp ước lượng giãn cách xã hội.

Xây dựng chương trình thử nghiệm, đưa ra đánh giá hiệu quả các mô hình của các phương pháp ước lượng giãn cách xã hội trong video giám sát.

1.43 Dong góp của khoá luận

Qua quá trình nghiên cứu, thử nghiệm, áp dụng các phương pháp, công nghệ

cho bài toán ước lượng giãn cách xã hội trong video giám sát, khoá luận có những đóng góp sau:

e Thu nghiệm các phương pháp ước lượng giãn cách xã hội trong video giám

sát trên các video dữ liệu từ các nghiên cứu và video tự quay.

Xây dựng chương trình thử nghiệm cho bài toán ước lượng giãn cách xã hội trong video giám sát.

Nội dung khoá luận có hệ thống lại các kiến thức cơ sở về các phương pháp

ước lượng giãn cách xã hội trong video giám sát, đây sẽ là tài liệu hữu ích cho các nghiên cứu sau này.

Chương 1 TỔNG QUAN 8

15 Cấu trúc Khóa luận tốt nghiệp

Qua những gi đã giới thiệu về tổng quan của dé tài thực hiện trong khoá luận

tốt nghiệp, tôi xin đưa ra nội dung của Khoá luận tốt nghiệp sẽ được tổ chức như

sau:

* Chương J3} Cơ sở lý thuyết nền tang để áp dụng vào các hướng tiếp cận,

trình bày chỉ tiết các hướng tiếp cận của khóa luận

° Chương |4} Trình bày môi trường thực nghiệm, tập dữ liệu, phương pháp

đánh giá và kết quả thực nghiệm

s Chương 5| Kết luận và hướng phát triển của khóa luận.

Chương 2

NGHIÊN CUU LIEN QUAN

Tóm tat

Ở chương này tôi sé trình bày tổng quan về các hướng giải quyết bài toán Ước

lượng giãn cách xã hội trong video giám sát Với mỗi hướng tiếp cận, tôi sẽ giới

thiệu một số phương pháp cơ bản Đồng thời giới thiệu một sO ung dung, nghiéncứu liên quan đến đề tài khoá luận này

2.1 Hướng tiếp cận 1

Hướng tiếp cận đầu tiên đó chính là tính trực tiếp khoảng cách của nhữngngười đã được nhận dạng trong video hoặc ảnh, được giới thiệu trong bài viết

của Adrian Rosebrock Trong bài viết, tác giả đưa ra phương pháp giải quyết

van dé nhanh nhất, đó là sau khi đã nhận dạng được người trong ảnh hoặc từng

khung hình trong video, ta trực tiếp ước lượng khoảng cách của mỗi hai người

trong ảnh hoặc tại 1 khung hình xác định trong video.

Trong quá trình thực hiện, nếu như cứ có mỗi hai người có hiện tượng ở gần

nhau so với quy định giãn cách thì sẽ lưu lại vào trong một danh sách các cặp vi

phạm quy định giãn cách, sau đó sẽ thực hiện duyệt từng cặp trong danh sách

đó để cảnh báo các cặp vi phạm giãn cách xã hội

Về ưu điểm và nhược điểm của hướng tiếp cận này:

s® Uu điểm:

— Khả tăng tính toán nhanh.

— Dễ thực hiện.

Chương 2 NGHIÊN CUU LIÊN QUAN 10

se Nhược điểm:

- Chưa hiển thị khoảng cách hệ thống đã ước lượng giữa mỗi hai người

là bao nhiêu.

— Vì ước lượng khoảng cách trực tiếp sau khi đã nhận dang nên khoảng

cách ước lượng được tính dưới đơn vị là pixel, khá khó để có thể xác

định được khoảng cách thực tế nếu quy đổi ra m hoặc cm trong thực

— Góc quay camera mỗi video và ảnh đều khác nhau, vì vậy ta phải cần

các tham số của camera hay một phương pháp xử lý nào đó để nâng

cao khả năng tính toán của hệ thống

Chương 2 NGHIÊN CUU LIÊN QUAN 11

2.2 Hướng tiếp cận 2

Một hướng tiếp cận tiếp theo đó chính là thay đổi góc nhìn trong video sang

hướng nhìn từ trên xuống (Bird’s eye view) của bài viết [9] Theo đó, ta sử dụng

các phép biến đổi để chuyển một vùng ta muốn thực hiện tính toán sang hướng

nhìn từ trên cao xuống, từ đó ta có thể ước lượng được khoảng cách mỗi ngườitrong video có tỉ lệ gần giống với khoảng cách thực tế nhất

Về ưu điểm và nhược điểm của hướng tiếp cận nay:

¢ Uu điểm:

— Cho ra kết quả đầu ra trực quan, dé nhìn

— Vì chỉ tính toán trong vùng ta muốn thực hiện nên sẽ giảm nhiều chi

phí tính toán cũng như chỉ tập trung tính toán trong vùng ta muốnchuyển sang hướng nhìn từ trên xuống và tính toán

¢ Nhược điểm:

— Kết quả có thể sẽ không cải thiện hơn so với hướng tiếp cận 1 vừa trình

bày.

Chương 2 NGHIÊN CUU LIÊN QUAN 12

- Hướng tiếp cận này cũng chưa hiện khoảng cách ước lượng được để

xác định được khoảng cách giữa mỗi hai người là bao nhiêu.

2.3 Các nghiên cứu, ứng dụng liên quan

Các công trình liên quan đến bài toán ước lượng giãn cách xã hội có thể kể

đến như:

Trong bài báo "Person Detection for Social Distancing and Safety Violation

Alert based on Segmented ROI" (1), một hệ thống giám sát, phát hiện các vi phạm

quy định giãn cách xã hội đã được thiết kế Hệ thống được thiết kế để cảnh báo

các hành vi vi phạm quy định giãn cách xã hội trong video, cũng như giám sát

nhằm giảm thiểu việc tiếp xúc gần giữa người với nhau Hệ thống có hai chức

năng chính: Giám sát khoảng cách giữa người với nhau trong video, và cảnh báo

các trường hợp vi phạm quy định giãn cách xã hội.

HINH 2.3: Hình ảnh hệ thống hoạt động của bài báo "Person

Detec-tion for Social Distancing and Safety ViolaDetec-tion Alert based on

Seg-mented ROI[I.