Covid-19大流行导致了前所未有的全球公共卫生危机。鉴于其固有的性质，建议社会疏散措施作为遏制这种大流行传播的主要策略。因此，识别违反这些协议的情况，对削减疾病的传播并促进可持续生活方式具有影响。本文提出了一种基于电脑视觉的基于计算机视觉的系统，分析了CCTV镜头，为Covid-19传播提供了威胁水平评估。该系统努力捕获跨越多个帧的CCTV镜头的信息内容，以识别各个帧的各种违反社会偏移协议的实例，以及跨空间的识别，以及组行为的识别。该功能主要是通过利用基于时间图的基础结构来实现CCTV镜头的信息和对全能解释图的策略并量化给定场景的威胁级别的策略。在一系列场景中测试并验证各个组件，并针对人类专家意见进行了完整的系统。结果反映了威胁水平对人，其物理接近，相互作用，防护服和群体动力学的依赖。系统性能的准确性为76％，从而在城市进行了可部署的威胁监控系统，以允许社会中的正常和可持续性。
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