In the current times, the fear and danger of COVID-19 virus still stands large. Manual monitoring of social distancing norms is impractical with a large population moving about and with insufficient task force and resources to administer them. There is a need for a lightweight, robust and 24X7 video-monitoring system that automates this process. This paper proposes a comprehensive and effective solution to perform person detection, social distancing violation detection, face detection and face mask classification using object detection, clustering and Convolution Neural Network (CNN) based binary classifier. For this, YOLOv3, Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN), Dual Shot Face Detector (DSFD) and MobileNetV2 based binary classifier have been employed on surveillance video datasets. This paper also provides a comparative study of different face detection and face mask classification models. Finally, a video dataset labelling method is proposed along with the labelled video dataset to compensate for the lack of dataset in the community and is used for evaluation of the system. The system performance is evaluated in terms of accuracy, F1 score as well as the prediction time, which has to be low for practical applicability. The system performs with an accuracy of 91.2% and F1 score of 90.79% on the labelled video dataset and has an average prediction time of 7.12 seconds for 78 frames of a video.

2019年冠状病毒疾病（Covid-19）继续自爆发以来对世界产生巨大挑战。为了对抗这种疾病，开发了一系列人工智能（AI）技术，并应用于现实世界的情景，如安全监测，疾病诊断，感染风险评估，Covid-19 CT扫描的病变细分等。 Coronavirus流行病迫使人们佩戴面膜来抵消病毒的传播，这也带来了监控戴着面具的大群人群的困难。在本文中，我们主要关注蒙面面部检测和相关数据集的AI技术。从蒙面面部检测数据集的描述开始，我们调查了最近的进步。详细描述并详细讨论了十三可用数据集。然后，该方法大致分为两类：传统方法和基于神经网络的方法。常规方法通常通过用手工制作的特征升高算法来训练，该算法占少比例。基于神经网络的方法根据处理阶段的数量进一步归类为三个部分。详细描述了代表性算法，与一些简要描述的一些典型技术耦合。最后，我们总结了最近的基准测试结果，讨论了关于数据集和方法的局限性，并扩大了未来的研究方向。据我们所知，这是关于蒙面面部检测方法和数据集的第一次调查。希望我们的调查可以提供一些帮助对抗流行病的帮助。

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。

在SARS-COV-2大流行期间，戴着面膜穿着成为防止传播和收缩病毒的有效工具。监测人口中面膜速率的能力将用于确定对病毒的公共卫生策略。然而，用于检测面罩的人工智能技术尚未在现实​​生活中以大规模部署在公共场合的大规模中。在本文中，我们介绍了由两个单独的模块组成的两步​​面掩模检测方法：1）面部检测和对准，2）面掩模分类。这种方法使我们能够尝试不同的面部检测和面罩分类模块的组合。更具体地说，我们尝试使用金字塔和视网膜作为面部探测器，同时保持面罩分类模块的轻质骨干。此外，我们还提供了Aizoo数据集的测试集的重叠注释，在那里我们纠正了某些面部图像的错误标签。 Aizoo和Moxa 3K数据集的评估结果表明，所提出的面罩检测管道超越了最先进的方法。所提出的管道在AIZOO数据集的重叠测试组上也产生了比原始测试集更高的映射。由于我们使用野外的面部图像培训了所提出的模型，我们可以成功部署我们的模型来使用公共CCTV图像监控戴掩模速率。

卫生组织建议社会疏远，佩戴面罩，避免触摸面，以防止冠状病毒的传播。根据这些保护措施，我们开发了一种计算机视觉系统，以帮助防止Covid-19的传输。具体地，开发系统执行面部掩模检测，面部手互动检测，并测量社交距离。要培训和评估发达的系统，我们收集和注释图像，代表现实世界中的面部掩模使用和面部手互动。除了在自己的数据集上评估开发系统的性能外，还在文献中的现有数据集中测试了它，而不会对它们进行任何适应性。此外，我们提出了一个模块，以跟踪人之间的社交距离。实验结果表明，我们的数据集代表了真实世界的多样性。所提出的系统实现了面罩使用检测，面部手互动检测和在看不见的数据的真实情况下测量社会距离的高性能和泛化容量。数据集将在https://github.com/ilemeyiokur/covid-19-preventions-control -system中获得。

估计公共场所的面膜磨损比率很重要，因为它使卫生当局能够及时分析和实施政策。报道了基于图像分析估计掩模磨损比的方法。但是，仍然对两种方法和数据集仍然缺乏全面的研究。最近的报告通过应用常规物体检测和分类方法直接提出估算比例。使用基于回归的方法来估计佩戴面具的人数是可行的，特别是对于具有微小和遮挡面孔的拥挤场景，但这并未得到很好的研究。大规模和良好的注释数据集仍在需求。在本文中，我们提出了两种比率估计方法，其利用基于检测的或基于回归的方法。对于基于检测的方法，我们改进了最先进的面部探测器，RetinaFace，用于估计比率。对于基于回归的方法，我们微调基线网络CSRNet，用于估计屏蔽和未屏蔽面的密度图。我们还提供了第一个大规模数据集，其中包含从18,088个视频帧中提取的581,108脸注释，从17个街道视图视频中提取了581,108个脸部注释。实验表明，基于视网膜的方法在各种情况下具有更高的准确性，并且由于其紧凑性，基于CSRNet的方法具有更短的操作时间。

电子踏板车已成为全球主要城市的无处不在的车辆。电子摩托车的数量不断升级，增加了与路上其他汽车的互动。 E-Scooter Rider的正常行为对其他易受攻击的道路使用者不同。这种情况为车辆主动安全系统和自动化驾驶功能创造了新的挑战，这需要检测电子踏板车作为第一步。为了我们的最佳知识，没有现有的计算机视觉模型来检测这些电子踏板车骑手。本文介绍了一种基于愿景的基于视觉的系统，可以区分电子踏板车骑车者和常规行人以及自然场景中的电子踏板车骑手的基准数据集。我们提出了一个高效的管道，建立了两种现有的最先进的卷积神经网络（CNN），您只需看一次（Yolov3）和MobileNetv2。我们在我们的数据集中微调MobileNetv2并培训模型以对电子踏板车骑手和行人进行分类。我们在原始测试样品上获得大约0.75左右的召回，以将电子踏板车骑手与整个管道进行分类。此外，YOLOV3顶部培训的MobileNetv2的分类精度超过91％，具有精度，召回超过0.9。

未来的机场变得越来越复杂，并且随着旅行者数量的增加而拥挤。尽管机场更有可能成为潜在冲突的热点，这可能会导致航班和几个安全问题的严重延误。一种使安全监视更有效地检测冲突的智能算法将在其安全，财务和旅行效率方面为乘客带来许多好处。本文详细介绍了机器学习模型的开发，以对人群中的冲突行为进行分类。 HRNET用于分割图像，然后采用两种方法通过多个分类器对框架中的人的姿势进行分类。其中，发现支持向量机（SVM）达到了最出色的精度为94.37％。该模型不足的地方是反对模棱两可的行为，例如拥抱或失去框架中主题的轨道。如果进行改进以应对大量潜在的乘客，以及针对在机场环境中会出现的进一步歧义行为的培训，则最终的模型具有在机场内部署的潜力。反过来，将提供提高安全监视并提高机场安全的能力。

社会偏差可以减少Covid-19等呼吸流行病中的感染率。交通交叉路口特别适用于在大都市中监测和评估社会疏散行为。我们提出并评估了一个隐私保留的社会疏散分析系统（B-SDA），它使用鸟瞰观看跨越交通交叉口的行人的录像。我们设计用于视频预处理，对象检测和跟踪的算法，这些算法源于已知的计算机视觉和深度学习技术，而是修改以解决检测由高度升高的相机捕获的非常小的物体/行人的问题。我们提出了一种纳入行人分组以检测社会疏散侵权行为的方法。 B-SDA用于比较基于大都会区域前大流行和大流行视频的行人行为。完成的行人检测性能为63.0美元$ $ $ ap_ {50} $，跟踪性能为47.6美元\％$ mota。大流行期间的社会疏散违规率为15.6 \％$ 31.4 \％$ Pandemic基线，表明行人遵循CDC规定的社会休闲建议。建议的系统适用于现实世界应用中的部署。

由于对人工智能的大量解释，我们日常生活的各个领域都使用了机器学习技术。在世界上，在许多情况下，可以预防简单的犯罪，甚至可能发生或找到对此负责的人。面孔是我们拥有的一个独特特征，并且可以轻松区分许多其他物种。但是，不仅不同的物种，它在确定与我们同一物种的人的人类中也起着重要作用。关于这个关键功能，如今最常发生一个问题。当相机指向时，它无法检测到一个人的脸，并且变成了糟糕的图像。另一方面，在安装了抢劫和安全摄像头的地方，由于较低的摄像头，强盗的身份几乎无法区分。但是，仅制作出出色的算法来工作和检测面部就会降低硬件的成本，而专注于该领域的成本并不多。面部识别，小部件控制等可以通过正确检测到面部来完成。这项研究旨在创建和增强正确识别面孔的机器学习模型。总共有627个数据是从孟加拉国不同的四个天使的面孔中收集的。在这项工作中，CNN，Harr Cascade，Cascaded CNN，Deep CNN和MTCNN是实施的五种机器学习方法，以获得我们数据集的最佳准确性。创建和运行模型后，多任务卷积神经网络（MTCNN）通过培训数据而不是其他机器学习模型实现了96.2％的最佳模型精度。

计算机愿景中的分类问题很常见。尽管如此，啤酒瓶的分类没有专门的工作。作为主课程深度学习挑战的一部分，创建了一个5207啤酒瓶图像和品牌标签的数据集。图像恰好包含一个啤酒瓶。在本文中，我们提出了一个深入的学习模式，将啤酒瓶的图片分为两步的方法。作为第一步，Faster-R-CNN检测与品牌独立于分类相关的图像部分。在第二步中，相关图像部分由Reset-18分类。具有最高置信度的图像部分作为类标签返回。我们提出了一种模型，我们超越了经典的一步转移学习方法，并在最终测试数据集的挑战期间达到了99.86％的准确性。在挑战结束后，我们能够达到100％的准确性

在Covid-19爆发之后，作为最方便，最有效的预防手段，掩盖检测在流行病预防和控制中起着至关重要的作用。出色的自动实时面具检测系统可以减轻相关人员的大量工作压力。但是，通过分析现有的掩码检测方法，我们发现它们大多是资源密集型的，并且在速度和准确性之间无法达到良好的平衡。目前还没有完美的面膜数据集。在本文中，我们提出了一种用于掩盖检测的新体系结构。我们的系统使用SSD作为掩码定位器和分类器，并用MobilenetV2进一步替换VGG-16来提取图像的功能并减少许多参数。因此，我们的系统可以部署在嵌入式设备上。转移学习方法用于将预训练的模型从其他域转移到我们的模型。我们系统中的数据增强方法（例如混合）有效防止过度拟合。它还有效地减少了对大规模数据集的依赖性。通过在实际情况下进行实验，结果表明我们的系统在实时掩模检测中的表现良好。

Covid-19是由严重呼吸道综合征冠状病毒引起的疾病。它于2019年12月在中国武汉确定。这导致了一场持续的大流行，导致感染病例，包括某些死亡。在密切接触期间，冠状病毒主要在人之间传播。这项研究激发了这一概念，提出了一种人工智能系统，用于使用热图像进行社会距离分类。通过利用Yolov2（您看一次），开发了一种深度学习检测技术，用于检测和跟踪室内和室外场景中的人。还实施了一种算法来测量和分类人员之间的距离，并自动检查社会距离规则是否受到尊重。因此，这项工作旨在通过评估人们是否以及如何遵守社会疏远规则来最大程度地减少Covid-19病毒的传播。所提出的方法应用于通过热摄像机获得的图像，以建立一个完整的AI系统，用于跟踪人们，社交距离分类和体温监测。训练阶段是通过从不同的热摄像机捕获的两个数据集完成的。地面真相标签应用程序用于标记图像中的人员。所达到的结果表明，该提出的方法适合在智能城市中创建智能监视系统，用于人们检测，社会距离分类和体温分析。

2019年冠状病毒为全球社会稳定和公共卫生带来了严重的挑战。遏制流行病的一种有效方法是要求人们在公共场所戴口罩，并通过使用合适的自动探测器来监视戴口罩状态。但是，现有的基于深度学习的模型努力同时达到高精度和实时性能的要求。为了解决这个问题，我们提出了基于Yolov5的改进的轻质面膜探测器，该检测器可以实现精确和速度的良好平衡。首先，提出了将ShuffleNetV2网络与协调注意机制相结合的新型骨干轮弹工具作为骨干。之后，将有效的路径攻击网络BIFPN作为特征融合颈应用。此外，在模型训练阶段，定位损失被α-CIOU取代，以获得更高质量的锚。还利用了一些有价值的策略，例如数据增强，自适应图像缩放和锚点群集操作。 Aizoo面膜数据集的实验结果显示了所提出模型的优越性。与原始的Yolov5相比，提出的模型将推理速度提高28.3％，同时仍将精度提高0.58％。与其他七个现有型号相比，它的最佳平均平均精度为95.2％，比基线高4.4％。

每年，AEDESAEGYPTI蚊子都感染了数百万人，如登录，ZIKA，Chikungunya和城市黄热病等疾病。战斗这些疾病的主要形式是通过寻找和消除潜在的蚊虫养殖场来避免蚊子繁殖。在这项工作中，我们介绍了一个全面的空中视频数据集，获得了无人驾驶飞行器，含有可能的蚊帐。使用识别所有感兴趣对象的边界框手动注释视频数据集的所有帧。该数据集被用于开发基于深度卷积网络的这些对象的自动检测系统。我们提出了通过在可以注册检测到的对象的时空检测管道的对象检测流水线中的融合来利用视频中包含的时间信息，这些时间是可以注册检测到的对象的，最大限度地减少最伪正和假阴性的出现。此外，我们通过实验表明使用视频比仅使用框架对马赛克组成马赛克更有利。使用Reset-50-FPN作为骨干，我们可以分别实现0.65和0.77的F $ _1 $ -70分别对“轮胎”和“水箱”的对象级别检测，说明了正确定位潜在蚊子的系统能力育种对象。

X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.

现在，诸如无人机之类的无人机，从捕获和目标检测的各种目的中，从Ariel Imagery等捕获和目标检测的各种目的很大使用。轻松进入这些小的Ariel车辆到公众可能导致严重的安全威胁。例如，可以通过使用无人机在公共公共场合中混合的间谍来监视关键位置。在手中研究提出了一种改进和高效的深度学习自治系统，可以以极大的精度检测和跟踪非常小的无人机。建议的系统由自定义深度学习模型Tiny Yolov3组成，其中一个非常快速的物体检测模型的口味之一，您只能构建并用于检测一次（YOLO）。物体检测算法将有效地检测无人机。与以前的Yolo版本相比，拟议的架构表现出显着更好的性能。在资源使用和时间复杂性方面观察到改进。使用召回和精度分别为93％和91％的测量来测量性能。

The emergence of COVID-19 has had a global and profound impact, not only on society as a whole, but also on the lives of individuals. Various prevention measures were introduced around the world to limit the transmission of the disease, including face masks, mandates for social distancing and regular disinfection in public spaces, and the use of screening applications. These developments also triggered the need for novel and improved computer vision techniques capable of (i) providing support to the prevention measures through an automated analysis of visual data, on the one hand, and (ii) facilitating normal operation of existing vision-based services, such as biometric authentication schemes, on the other. Especially important here, are computer vision techniques that focus on the analysis of people and faces in visual data and have been affected the most by the partial occlusions introduced by the mandates for facial masks. Such computer vision based human analysis techniques include face and face-mask detection approaches, face recognition techniques, crowd counting solutions, age and expression estimation procedures, models for detecting face-hand interactions and many others, and have seen considerable attention over recent years. The goal of this survey is to provide an introduction to the problems induced by COVID-19 into such research and to present a comprehensive review of the work done in the computer vision based human analysis field. Particular attention is paid to the impact of facial masks on the performance of various methods and recent solutions to mitigate this problem. Additionally, a detailed review of existing datasets useful for the development and evaluation of methods for COVID-19 related applications is also provided. Finally, to help advance the field further, a discussion on the main open challenges and future research direction is given.

由于Covid-19已经不断变异，并且在三到四个月内，一个新的变体引入了我们，它具有更致命的问题。阻止我们获得Covid的事情正在接种疫苗并戴上面膜。在本文中，我们已经实现了一种新的面部掩模检测和人识别模型，名为Indight Face，基于SoftMax丢失分类算法ARC面部损耗并将其命名为RFMPI-DNN（基于深神经网络的快速面部检测和PERON识别模型）与可用的其他模型相比，迅速检测面部掩模和人身份。要比较我们的新模型，我们使用的MobileNet_v2型号和面部识别模块是根据时间的有效比较。在每个方面，系统中实施的建议模型在本文中相比表现优于模型

肺超声（LUS）可能是唯一可用于连续和周期性监测肺的医学成像方式。这对于在肺部感染开始期间跟踪肺表现或跟踪疫苗接种对肺部的影响非常有用，如Covid-19中的肺部作用。有许多尝试将肺严重程度分为各个类别或自动分割各种LUS地标和表现形式的尝试。但是，所有这些方法均基于训练静态机器学习模型，该模型需要大量临床注释的大数据集，并且在计算上是沉重的，并且大部分时间非现实时间。在这项工作中，提出了一种实时重量的基于活跃的学习方法，以在资源约束设置中在COVID-19的受试者中更快地进行分类。该工具基于您看起来仅一次（YOLO）网络，具有基于各种LUS地标，人工制品和表现形式的标识，肺部感染严重程度的预测，基于主动学习的可能性，提供图像质量的能力。临床医生的反馈或图像质量以及对感染严重程度高的重要框架的汇总，以进一步分析。结果表明，对于LUS地标的预测，该提议的工具在联合（IOU）阈值的交叉点上的平均平均精度（MAP）为66％。在Quadro P4000 GPU运行时，14MB轻量级Yolov5S网络可实现123 fps。该工具可根据作者的要求进行使用和分析。