Detección y control de aforo en ambientes del Centro de la Industria, la Empresa y los Servicios, implementando YOLO V5, Deep SORT

Resumen

independientemente del lugar de procedencia. Frente a esta necesidad, el ser humano consciente de la problemática toma medidas de distanciamiento pues el contacto es el principal foco de contagio. El distanciamiento social es la medida adecuada para la protección. Según la OMS, para practicar actividades sociales las personas deben distanciarse 1m entre sí. Por lo tanto, se pretende reconocer la cantidad de aprendices que ingresan al Centro de la Industria, la Empresa y los Servicios y control de aforo de personas permitidas en los ambientes de aprendizaje, teniendo en cuenta el límite de personas por espacio de distanciamiento, implementando la detección de personas con YOLOv5 el sistema utiliza la detección de objetos
para distinguir las personas en un video e imágenes continuamente, el modelo de detección distingue a los grupos de aprendices que utilizan datos de cuadros delimitadores y asignando un ID. Las distancias por pares del centroide de los cuadros delimitadores distinguidos de los individuos se resuelven utilizando el método euclidiano distancia. Para detectar la infracción de la distancia entre individuos, implementa estimación de la distancia real al píxel y configuración, borde. Se establece un margen de infracción para evaluar si la distancia la estima rompe el límite de distancia social básico. El marco asegura mayor velocidad de derivación y es apto para transmitir resultados en tiempo real sin perder precisión. Se implementa el algoritmo Deepsor para controlar las personas permitas por capacidad del ambiente.