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Détection de toux sur Intel NUC

En fait, oui, dans un langage simple - nous voulions (et implémentions) un détecteur pour tousser les gens, mais pas par posture (car cela nécessite de grandes ressources), mais en classant les photos entrantes après détection de visage avec extension de zone.

Détecteur de toux pour Intel NUC

Dans un langage complexe, la tâche commerciale est la suivante: détection des personnes présentant des symptômes de maladies au stade de l'inspection dans les aéroports et les gares avec des responsables appropriés informant le cadre de la présence de signes de la maladie pour des contrôles supplémentaires. Le résultat escompté à court terme est de minimiser la propagation de l'infection à coronovirus COVID-19 dans le cadre des transports ferroviaire et aérien locaux et internationaux.

Comme méthode de mise en œuvre, nous avons envisagé une option utilisant l'analyse vidéo basée sur les objets pour détecter la présence de signes externes d'une maladie (par exemple, une toux, sa durée et le nombre d'attaques sur l'ensemble du séjour) à partir de caméras de surveillance vidéo. Grâce à l'utilisation de réseaux de neurones pour la détection, la ré-identification et le suivi des objets dans les zones de visibilité, ainsi que la préservation des signes de la maladie et de leur fréquence, au stade où une personne spécifique est plus proche de la zone d'inspection, vous pouvez informer le personnel de la nécessité de contrôles supplémentaires (par exemple, mesurer la température corporelle).

Pourquoi Intel NUC?


Tout d'abord, nous préciserons que nous utilisons Intel NUC8i5BEK avec le processeur Intel Core i5 de 8e génération et les graphiques Intel Iris Plus 655 intégrés. L'exécution des réseaux de neurones dans ce cas peut être exécutée sur le GPU, libérant ainsi le CPU pour l'analyse de trajectoire. Et dans le cas d'une augmentation du nombre de caméras dirigées vers l'appareil, il est possible d'équiper le complexe d'accélérateurs, par exemple Intel NCS2.

Nous utilisons le framework Intel OpenVINO car il vous permet d'exécuter efficacement des réseaux de neurones sur des processeurs Intel et, surtout, d'utiliser des graphiques intégrés Intel. Le modèle que nous utilisons est le SSD Mobilenet v2, pré-formé sur l'ensemble de données COCO. Pour former le modèle, Tensorflow a été utilisé.

Intel NUC8i5BEH

En fait, pourquoi avons-nous choisi NUC:

  1. 8- , -.
  2. Iris Plus 655. Iris Plus 655 25% Intel UHD Graphics 630, ( i5 8400 i9 9900k).
  3. , , Intel NCS2 .
  4. : 28 65 .
  5. .

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  1. ( ).
  2. Nous avons formé le classificateur pour la présence de signes externes de la maladie sur SSD Mobilenet V2.
  3. Converti le modèle en Intel OpenVINO.
  4. Nous avons assemblé une cascade de réseaux de neurones exécutant Intel OpenVINO pour effectuer séquentiellement les opérations suivantes: détecter les visages et déterminer la probabilité de signes d'infection avec l'enregistrement des événements, leur fréquence et leur durée.

Le résultat de la classification est la probabilité de la présence d'un élément dans la photo ou le cadre du flux vidéo. Exemple illustratif:


Vous pouvez vérifier le fonctionnement du détecteur et du classificateur sur un bot dans le télégramme . À l'entrée, le bot prend une photo de l'appareil photo ou de la galerie, et le résultat donne la probabilité qu'une personne tousse dans le cadre.

De plus, nous avons attribué des zones de détection en utilisant l'exemple d'une caméra à portée de main. Il s'est avéré comme ceci:


La première détection est des visages, une grille d'un modèle de zoo public et public, Intel OpenVINO. OpenCV implémente l'analyse de trajectoire pour garder l'objet (personne) dans le cadre. De plus, les personnes ayant une expansion de la zone sont transférées au classificateur de symptomatologie et la probabilité revient.

Nous enregistrons les événements (toux) et leur durée. Il est supposé qu'au point de contrôle en raison de la ré-identification des personnes en 5 points (rapidement, mais pas très précisément), il sera possible d'informer le personnel des nœuds de transport de la nécessité de contrôles supplémentaires (par exemple, mesurer la température corporelle).

Que penses tu de cette idée?

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