MISC

2021年

組み込みシステムとカメラを用いたCOVID-19のための身体的距離モニタリングシステムの提案

人工知能学会全国大会論文集
  • 橘 優理子
  • ,
  • 竹内 佑太朗
  • ,
  • 瀬川 典久

JSAI2021
開始ページ
3E2OS5b04
終了ページ
3E2OS5b04
記述言語
日本語
掲載種別
DOI
10.11517/pjsai.jsai2021.0_3e2os5b04
出版者・発行元
一般社団法人 人工知能学会

現在、コロナウイルス感染症2019(COVID-19)の患者数は世界的に増加しており、飛沫感染によりヒトの間で感染が拡大する前代未聞のパンデミックとなっている。世界保健機関(WHO)は、感染の拡大を防ぐために勧告を出しているが、その一つは、COVID-19の可能性が高い、または確認された症例との密接な接触、すなわち、1メートル以内で15分以上の接触を避けることである 。したがって、COVID-19の感染拡大を最小限に抑えるためには、オフィス、学校、図書館などの公共空間で定義された物理的な距離を保つことが重要である。 本研究では、安価な組み込みカメラを用いた身体的距離モニタリングシステムを提案する.このシステムを用いることにより,低コストで様々な場所に設置することができる.カメラで空間を撮影し,人同士が1メートル以下の距離で15分以上接触する恐れがある場合に警告を与えることで,感染リスクの高い濃厚接触を防げると考える. 本稿では,本システムを,Raspberry Pi High Quality Cameraで行う実装とOpen CV AIカメラで行う実装について提案を行う.

リンク情報
DOI
https://doi.org/10.11517/pjsai.jsai2021.0_3e2os5b04
J-GLOBAL
https://jglobal.jst.go.jp/detail?JGLOBAL_ID=202102278810339476
CiNii Research
https://cir.nii.ac.jp/crid/1390851320454039808?lang=ja
ID情報
  • DOI : 10.11517/pjsai.jsai2021.0_3e2os5b04
  • J-Global ID : 202102278810339476
  • CiNii Articles ID : 130008051776
  • CiNii Research ID : 1390851320454039808

エクスポート
BibTeX RIS