EPFLは自動運転車用3D検出技術を転用してソーシャルディスタンスを測定！

スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）の研究者チームは、ソーシャルディスタンスを測定するのに自動運転車両用に開発したアルゴリズムを転用しています。

市販のカメラと連携して距離を測定できる同技術、個人情報は収集することなく感染予防に役立つデータが得られます。ショップやレストラン、オフィスや駅などで用いることで、適切な距離を維持しての生活を促してくれそうです。
LiDARなしで距離を測定研究チームは以前、「MonoLoco」と呼ばれる3D検出器を開発しました。多くの車両用距離検出器は、カメラに加えてLiDARを使用するのに対し、MonoLocoではカメラのみで通りの車両や歩行者を検出。車両に減速、停止、方向転換、加速を指示します。

またほとんどの3Dカメラは、同じ平面上にいると想定して空間内の人間を検出します。カメラは静止している必要がありますし、階段を上っていく人を検出するときなんかには精度に問題が生じるようです。

MonoLocoは人間のシルエットのサイズに基づいて距離を推定しますので、こうした弊害がありません。さらに、市販のカメラやビデオ、スマートフォンなど、あらゆるカメラを利用できる点もメリットが大きいでしょう。
関節間の距離を測定して体の向きまで識別研究者たちは、MonoLocoがコロナの感染対策に役立つと気づき、アルゴリズムを調整しました。

カメラから得られるシルエットの匿名データから、肩や手首、腰や膝など関節間の距離を測定して体の向きを識別。グループでどのようにやりとりしているか（たとえば話しているかどうか）および、1.5m離れているかどうかを評価できます。

アルゴリズムのソースコードはWebサイト上で公開済み。研究チームは手始めに、スイスの郵便車両でのアルゴリズムの展開を計画しています。

参照元：3D detectors measure social distancing to help fight Covid-19/ EPFL News