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一、项目概述

covid-social-distancing-detection 是一个基于深度学习的实时社交距离检测系统，旨在通过视频流检测人员之间的距离，以帮助减少 COVID-19 的传播。该项目使用 OpenCV 和 TensorFlow 实现，能够实时检测视频中人员的位置，并通过鸟瞰图（bird’s-eye view）计算人员之间的距离，从而判断是否存在社交距离违规。

二、项目架构

1. 对象检测：使用预训练的深度学习模型（如 YOLOv3 或 Faster R-CNN）检测视频帧中的人物。
2. 透视变换：将视频帧转换为鸟瞰图，以便在 2D 平面上测量距离。
3. 距离计算：计算人员之间的距离，并标记违反社交距离规则的人员对。
4. 实时监控：对实时视频流进行处理，输出带有标记的视频帧。

三、环境搭建

1. 安装 Python 库：
   • 安装 OpenCV、TensorFlow 和其他依赖项：

     pip install -r requirements.txt
     

2. 下载预训练模型：
   • 从 TensorFlow 模型库下载 Faster R-CNN Inception V2 COCO 模型：

     wget http://download.tensorflow.org/models/object_detection/faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.tar.gz
     tar -xvzf faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.tar.gz
     

   • 将解压后的模型文件放在 models/ 目录下。

四、运行项目

1. 校准：
   • 运行校准脚本以确定视频帧的透视变换矩阵：

     python calibrate_with_mouse.py
     

   • 输入视频文件名和帧大小（默认为 PETS2009.avi 和 800 像素）。
   • 按照提示在视频帧中选择四个点（右上、右下、左下、左上）。
2. 启动社交距离检测：
   • 运行检测脚本：

     python social_distanciation_video_detection.py
     

   • 输入 TensorFlow 模型名称（默认为 faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28）、视频文件名（默认为 PETS2009.avi）和人员之间的最小距离（以像素为单位）。

五、输出结果

• 处理后的视频帧将存储在 outputs/ 目录中。
• 视频输出包括正常帧和鸟瞰图，违规的人员对将用红色框和红线标记。

六、常见问题及解决方法

报错1. cv2.error: OpenCV(4.11.0) 👎 error: (-5:Bad argument) in function ‘circle’

Traceback (most recent call last):File "X:\000Project\CVprojects\CVprojects\covid-social-distancing-detection\src\social_distanciation_video_detection.py", line 204, in <module>cv2.circle(bird_view_img, (x, y), BIG_CIRCLE, COLOR_GREEN, 2)
cv2.error: OpenCV(4.11.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'circle'
> Overload resolution failed:
>  - Can't parse 'center'. Sequence item with index 0 has a wrong type
>  - Can't parse 'center'. Sequence item with index 0 has a wrong type

解决方法

# 确保 x 和 y 是整数
x = int(x)
y = int(y)
# 确保 bird_view_img 是有效的图像对象
if bird_view_img is not None:# 确保 BIG_CIRCLE 和 COLOR_GREEN 是有效的值BIG_CIRCLE = 20COLOR_GREEN = (0, 255, 0)cv2.circle(bird_view_img, (x, y), BIG_CIRCLE, COLOR_GREEN, 2)
else:print("Error: bird_view_img is not initialized properly.")

报错2 cv2.circle(bird_view_img, (pair[0][0],pair[0][1]), BIG_CIRCLE, COLOR_RED, 2)

raceback (most recent call last):File "X:\000Project\CVprojects\CVprojects\covid-social-distancing-detection\src\social_distanciation_video_detection.py", line 226, in <module>change_color_on_topview(pair)File "X:\000Project\CVprojects\CVprojects\covid-social-distancing-detection\src\social_distanciation_video_detection.py", line 77, in change_color_on_topviewcv2.circle(bird_view_img, (pair[0][0],pair[0][1]), BIG_CIRCLE, COLOR_RED, 2)
cv2.error: OpenCV(4.11.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'circle'
> Overload resolution failed:
>  - Can't parse 'center'. Sequence item with index 0 has a wrong type
>  - Can't parse 'center'. Sequence item with index 0 has a wrong type

解决方法

def change_color_on_topview(pair):global bird_view_img, BIG_CIRCLE, SMALL_CIRCLE, COLOR_RED# 确保 x 和 y 是整数x1 = int(pair[0][0])y1 = int(pair[0][1])x2 = int(pair[1][0])y2 = int(pair[1][1])# 确保坐标值在有效范围内x1 = max(0, min(width - 1, x1))y1 = max(0, min(height - 1, y1))x2 = max(0, min(width - 1, x2))y2 = max(0, min(height - 1, y2))# 确保 bird_view_img 是有效的图像对象if bird_view_img is None:print("Error: bird_view_img is not initialized properly.")return# 确保 BIG_CIRCLE 和 SMALL_CIRCLE 是有效的值BIG_CIRCLE = 20SMALL_CIRCLE = 5COLOR_RED = (0, 0, 255)# 绘制四个圆cv2.circle(bird_view_img, (x1, y1), BIG_CIRCLE, COLOR_RED, 2)cv2.circle(bird_view_img, (x1, y1), SMALL_CIRCLE, COLOR_RED, -1)cv2.circle(bird_view_img, (x2, y2), BIG_CIRCLE, COLOR_RED, 2)cv2.circle(bird_view_img, (x2, y2), SMALL_CIRCLE, COLOR_RED, -1)

问题 3：缺少 requirements.txt 文件

• 解决方法：确保从 GitHub 仓库克隆了完整的项目代码。

问题 4：TensorFlow 模型下载失败

• 解决方法：检查网络连接，确保可以从 TensorFlow 模型库下载文件。

问题 5：校准过程中点选择错误

• 解决方法：确保按照右上、右下、左下、左上的顺序选择点。

问题 6：运行时出现 ModuleNotFoundError

• 解决方法：确保已安装所有必要的 Python 库，包括 OpenCV 和 TensorFlow。

七、实战效果

该项目能够实时检测视频流中人员之间的距离，并标记违反社交距离规则的人员对。这有助于在公共场所（如火车站、购物中心等）实时监控社交距离规则的遵守情况。

八、改进建议

• 实时性能优化：进一步优化算法以提高实时处理速度。
• 多摄像头支持：扩展系统以支持多个摄像头的输入。
• 隐私保护：确保系统不存储敏感图像数据，仅保留统计信息。

通过上述步骤和建议，你可以成功运行并优化 covid-social-distancing-detection 项目，以应对 COVID-19 疫情中的社交距离监控需求。