Les détecteurs 3D mesurent la distance sociale pour aider à lutter contre le COVID-19

Les détecteurs 3D mesurent la distance sociale pour aider à combattre Covid-19

Alexandre Alahi (à gauche) et Lorenzo Bertoni (à droite) au Laboratoire d’intelligence visuelle pour les transports de l’EPFL. Crédit: Alain Herzog / EPFL 2021

Une équipe de chercheurs de l’EPFL a réorienté un algorithme qu’elle avait initialement développé pour les voitures autonomes afin d’aider les gens à se conformer aux exigences de distanciation sociale. Leur programme, qui fonctionne avec une caméra, peut détecter si les individus maintiennent la bonne distance pour éviter l’infection, sans collecter de données personnelles. Il pourrait être utile pour les systèmes de transports publics, dans les magasins et les restaurants, et même dans les usines.

«Lorsque la Suisse est entrée en lock-out l’année dernière, nous travaillions sur un algorithme pour les voitures autonomes», explique Lorenzo Bertoni, titulaire d’un doctorat. étudiant au laboratoire d’intelligence visuelle pour les transports (VITA) de l’EPFL. « Mais nous avons rapidement vu qu’en ajoutant seulement quelques fonctionnalités, nous pourrions faire de notre programme un outil utile pour gérer la pandémie. » Le laboratoire VITA est dirigé par le professeur assistant tenure track Alexandre Alahi.

Après avoir passé plusieurs semaines à lire comment le virus COVID-19 se propage, Bertoni et son équipe ont commencé à réaliser – avec le reste de la communauté scientifique – que les microgouttelettes jouent un rôle clé dans la propagation du virus et qu’il est essentiel pour les gens de maintenez une distance d’au moins 1,5 mètre s’ils ne portent pas de masque facial. Les chercheurs ont donc commencé à peaufiner leur algorithme, initialement conçu pour détecter la présence d’une autre voiture ou d’un piéton sur la route et demander à la voiture autonome de ralentir, de s’arrêter, de changer de direction ou d’accélérer. Les chercheurs viennent de publier leurs travaux dans Transactions IEEE sur les systèmes de transport intelligents et le présentera à la Conférence internationale sur la robotique et l’automatisation (ICRA) le 2 juin 2021.






Une méthode de calcul différente

Les détecteurs de distance actuellement sur le marché utilisent des caméras fixes et des capteurs LiDAR (laser). Mais le détecteur 3D de l’EPFL, appelé MonoLoco, peut être facilement attaché à tout type d’appareil photo ou d’enregistreur vidéo – même ceux vendus par les détaillants d’électronique grand public – ou à un smartphone. C’est parce qu’il utilise une approche innovante qui consiste à calculer les dimensions des silhouettes humaines et la distance qui les sépare. En d’autres termes, il estime à quelle distance deux personnes sont séparées en fonction de leur taille plutôt que sur des mesures au sol. « La plupart des détecteurs localisent les individus dans l’espace 3D en supposant qu’ils sont sur la même surface plane. La caméra doit être parfaitement immobile et son utilité est donc limitée – il y a des problèmes de précision si, par exemple, quelqu’un monte les escaliers », déclare Bertoni, l’auteur principal de l’étude. « Nous voulions donc développer un détecteur plus précis et qui ne confondrait pas un lampadaire avec un piéton. »

D’autres caractéristiques innovantes de l’algorithme de l’EPFL sont qu’il peut identifier l’orientation corporelle des personnes, déterminer comment un groupe de personnes interagit – et surtout si elles parlent – et évaluer si elles restent à 1,5 m l’une de l’autre. C’est tout parce qu’il utilise une méthode de calcul différente de celle des détecteurs existants. De plus, MonoLoco garde les visages et les silhouettes des personnes filmées de manière totalement anonyme car il ne mesure que les distances entre leurs articulations (c’est-à-dire leurs épaules, leurs poignets, leurs hanches et leurs genoux). Il prend une photo ou une vidéo d’une zone donnée et convertit les corps des personnes en silhouettes non identifiables esquissées de lignes et de points. Ces informations permettent à l’algorithme de calculer leur distance et leur orientation corporelle respective. «Notre programme n’a pas besoin de stocker les images et les vidéos originales. Et nous pensons que c’est un pas dans la bonne direction en ce qui concerne la protection de la vie privée des personnes», déclare Bertoni.

Plusieurs applications possibles

«Nous avons proposé plusieurs applications possibles pour notre programme pendant une pandémie», déclare Bertoni. « Dans les transports en commun, bien sûr, mais aussi dans les magasins, les restaurants, les bureaux et les gares – et même dans les usines, car cela permettrait aux gens de travailler en toute sécurité en maintenant la distance nécessaire. » Et l’exigence de distance peut être configurée jusqu’à 40 mètres de distance, que ce soit entre des personnes ou des objets ou les deux, tout comme leur orientation. Les chercheurs ont publié le code source de leur algorithme sur le site Internet de VITA et prévoient un premier déploiement dans les bus postaux suisses dans le cadre d’un projet conjoint avec la Poste.


Un nouvel algorithme améliore la vitesse et la précision de la détection des piétons


Plus d’information:
Lorenzo Bertoni et coll. Percevoir les humains: de la localisation 3D monoculaire à la distance sociale, Transactions IEEE sur les systèmes de transport intelligents (2021). DOI: 10.1109 / SEINS.2021.3069376

Provided by
Ecole Polytechnique Federale de Lausanne

Citation: Les détecteurs 3D mesurent la distance sociale pour aider à lutter contre le COVID-19 (2021, 7 mai) récupéré le 7 mai 2021 sur https://techxplore.com/news/2021-05-3d-detectors-social-distancing-covid-.html

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