Social Distance Detector

Dieser Funktionsblock ist so konzipiert, dass er die sozialen Abstände in einer Szene überwacht, indem er Personen erkennt und die Abstände zwischen ihnen mithilfe von Computer Vision-Techniken misst.

📥 Eingänge

Image Any Ein Stream oder Bild, aus dem Einzelpersonen erkannt und auf soziale Distanz analysiert werden.

Perspective Matrix Eine Matrix, die für perspektivische Transformationen verwendet wird, um die Ansicht basierend auf der Kameraeinrichtung zu korrigieren.

Distance Threshold Ein numerischer Wert, der den minimalen zulässigen Abstand zwischen Personen definiert. Wenn dieser Schwellenwert überschritten wird, gilt dies als Verstoß.

📤 Ausgänge

Image Any Das Ausgabe Bild, das die Positionen der erkannten Personen und Linien zeigt, die diejenigen verbinden, die zu nah beieinander stehen.

Person Count Die Gesamtanzahl der Personen, die im Bild erkannt wurden.

Violation Count Die Anzahl der Paare von Personen, die den definierten sozialen Abstand überschreiten.

Is Violated ? Eine boolean Ausgabe, die angibt, ob es Verstöße gegen die sozialen Abstände gegeben hat.

🕹️ Steuerungen

Confidence Ratio Ein Schieberegler, der es Ihnen ermöglicht, das erforderliche Vertrauensniveau für die Erkennung festzulegen, um als gültig zu gelten.

🎨 Funktionen

Real-Time Detection Der Block verarbeitet eingehende Video-Streams oder Bilder, um Personen zu erkennen und deren Abstände zu bewerten.

Distance Measurement Misst automatisch die Abstände zwischen erkannten Personen und vermerkt etwaige Verstöße gegen den Schwellenwert.

Visual Feedback Zeigt Kreise um erkannte Personen und Linien an, die Verstöße anzeigen.

📝 Nutzungshinweise

1. Connect Input: Verbinden Sie ein Bild oder einen Video-Stream mit dem Eingangsbereich Image Any.

2. Set Perspective Matrix: Stellen Sie, falls erforderlich, eine perspektivische Transformationsmatrix bereit, um genaue Abstandsberechnungen zu gewährleisten.

3. Define Threshold: Legen Sie einen gewünschten Abstands-Schwellenwert mithilfe des Eingangsbereichs Distance Threshold fest.

4. Adjust Confidence Ratio: Verwenden Sie den Schieberegler, um das Vertrauen für die Erkennung festzulegen. Ein höherer Wert erhöht die Strenge der Erkennung.

5. Analyze: Führen Sie den Block aus, um die sozialen Abstände zwischen den erkannten Personen zu überwachen.

📊 Bewertung

Wenn er ausgeführt wird, analysiert dieser Funktionsblock das Eingangsbild, erkennt Personen und bewertet deren Abstände, um visuelles und quantitatives Feedback zu sozialen Abständen zu geben.

💡 Tipps und Tricks

Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit

Stellen Sie sicher, dass Personen gut sichtbar sind, indem Sie Hindernisse vermeiden. Verwenden Sie auch gute Lichtverhältnisse, um dem Detektor zu helfen, Personen zuverlässiger zu identifizieren.

Schwellenwerte anpassen

Wählen Sie den Abstands-Schwellenwert sorgfältig basierend auf dem Kontext (z. B. 1,5 Meter oder 6 Fuß). Passen Sie ihn gemäß Ihren Überwachungsbedürfnissen an.

Kalibrierung von Perspektivmatrizen

Wenn sich die perspektivische Matrix erheblich ändert, messen Sie die Abstände manuell, um zu kalibrieren und sicherzustellen, dass korrekte Matrizenwerte bereitgestellt werden.

Umgang mit Fehlalarmen

Experimentieren Sie mit dem Confidence Ratio-Schieberegler, um Fehlalarme in überfüllten Szenen oder wenn Personen teilweise verdeckt sind, zu minimieren.

🛠️ Fehlersuche

Keine Personen erkannt

Wenn keine Personen erkannt werden, stellen Sie sicher, dass das Eingangsbild klar ist und erkennbare menschliche Gestalten enthält. Passen Sie die Beleuchtung, den Fokus oder den Kamerawinkel gegebenenfalls an.

Verstöße zu hoch

Wenn die Anzahl der Verstöße zu hoch erscheint, überprüfen Sie die Einstellung des Abstands-Schwellenwerts und stellen Sie sicher, dass die erkannten Positionen genau sind.