意大利理工学院 | 基于单图像中人体空间姿态估计的距离检测

意大利理工学院 | 用于视觉社交保距的单图像中人际距离估计 【论文标题】Single Image Human Proxemics Estimation for Visual Social Distancing 【作者团队】Maya Aghaei, Matteo Bustreo, Yiming Wang , Gianluca Bailo, Pietro Morerio, Alessio Del Bue 【发表时间】2020/11/3 【论文链接】https://arxiv.org/pdf/2011.02018v2.pdf

【推荐理由】 本文针对新冠疫情中人们需要保持安全社交距离的需求，提出了一种在单图像中估计人体空间姿态的距离估计方法，判断人们是否违反社交安全距离。 文章设计的检测模型分为：身体关节检测、身体高度估计和地平面几何估计三部分，首先将图像中场景的地面和图像平面之间建立单应性矩阵，然后使用现有的姿态检测器（如 Open Poose）将图像中的身体信息转化为空间姿态模型，再进一步检测模型之间的距离，检测框架示意图如图 1 所示。

图 1：社交距离检测框架示意图

实验结果表明，本文提出的模型在采用人体躯干的情况下，得到的结果是最好的，同时也发现当模型使用的姿态检测网络对于关节信息检测错误时，网络的检测结果会很差。此外，当检测场景中出现多个单应性结果时，模型的检测性能会下降，有待进一步研究。

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