Contamination risk estimation model for respiratory diseases in monitored environments using YOLOv5 - Moura, Flávio Rafael Trindade; Silva, Diego de Lemos Brito da; Cardoso, Diego Lisboa; Leite, Karla Tereza Figueiredo; Mello Junior, Harold Dias de; Costa, Fernando Augusto Ribeiro; Seruffo, Marcos César da Rocha (Anais do Seminário Integrado de Software e Hardware (SEMISH); 2022: Anais do XLIX Seminário Integrado de Software e Hardware, 2022)
As soluções de monitoramento de ambientes, a partir de imagens de câmeras, cresceram principalmente com a integração com modelos de aprendizado de máquina. Com a pandemia do COVID-19, várias medidas de prevenção e combate ao coronavírus foram adotadas, sendo o distanciamento social e o uso de máscaras fatores importantes no controle da propagação da doença. Este artigo apresenta uma nova abordagem baseada em redes neurais convolucionais focadas em doenças transmitidas pelo ar, que avalia a taxa de infecção do espaço monitorado, em tempo real. Para isso, através do ambiente monitorado por vídeo, são (i) identificadas pessoas utilizando máscara de forma correta ou incorreta; (ii) identificadas pessoas sem máscara; (iii) medidas as distâncias entre as pessoas. A partir dessas informações, é possível inferir (iv) um índice para medir as chances de infecção em um espaço monitorado ao longo do tempo, utilizando YOLOv5 neste ambiente de desenvolvimento.