Procesamiento a imágenes de video para verificación de distanciamiento social durante la pandemia de la COVID-19

Abstract

El aumento exponencial del número de contagios por COVID-19 alrededor del mundo ha originado que los gobiernos, en acompañamiento de comunidades médicas y científicas, recomienden el distanciamiento social de al menos dos metros entre personas, para evitar el crecimiento en el número de contagios. Con el propósito de determinar el cumplimiento de la medida de distanciamiento social, se realiza una prueba piloto mediante el procesamiento a imágenes de video para la detección de personas en espacios abiertos de la zona céntrica de la ciudad de Cúcuta, Colombia. El método propuesto consiste en el análisis de información de videos de personas con fondo estático, tomados desde una altura de 4.5 metros, además de ubicación de centroides por el método de momentos y estimación de distancia por el método euclidiano, esto, mediante lenguaje de programación Python. Como resultado se obtiene un acierto en la detección de personas del 92.43 % y que el 84.21 % de quienes circularon por el cuadro de video y transitan en la zona céntrica de la ciudad de Cúcuta, Colombia, incumplen con el distanciamiento social de dos metros recomendado por la comunidad científica y expuesta en la circular municipal 023 de 2020.

The exponential increase in the number of COVID-19 infections around the world has prompted governments, in conjunction with medical and scientific communities, to recommend a social distance of at least two meters between people, to avoid increasing the number of infections. With the purpose of determining compliance with the measure of social distancing, a pilot test is carried out through video image processing for the people detection in open spaces in the central area of the city of Cúcuta, Colombia. The proposed method consists of the analysis of information from videos of people with static background, taken from a height of 4.5 meters, in addition to location of centroids by the method of moments and distance estimation by the euclidean method, this, by means of Python programming language. As a result, it is obtained a success in the people detection of 92.43 % and that 84.21 % of those who circulated through the video frame and transit in the central zone of the city of Cúcuta, Colombia, do not comply with the social distance of two meters recommended by the scientific com-munity and exposed in the municipal circular 023 of 2020.

O aumento exponencial do número de contágios por COVID-19 ao redor do mundo tem originado que os governos, em acompanhamento de comunidades médicas e científicas, recomendem o distancia-mento social de pelo menos dois metros entre pessoas, para evitar o crescimento no número de con-tágios. Com o propósito de determinar o cumprimento da medida de distanciamento social, se realiza uma prova piloto através do processamento de imagens de vídeo para a detecção de pessoas em espa-ços abertos da zona central da cidade de Cúcuta, Colômbia. O método proposto consiste na análise de informação de vídeos de pessoas com fundo estático, tomados desde uma altura de 4.5 metros, além da localização de centróides pelo método de momentos e estimação de distância pelo método euclidiano, isto, mediante linguagem de programação Python. Como resultado, se obtém um acerto na detecção de pessoas de 92.43 % e que o 84.21 % daqueles que circularam pelo quadro de vídeo e transitam na zona central da cidade de Cúcuta, Colômbia, não respeitam o distanciamento social de dois metros recomendado pela comunidade científica e exposta na circular municipal 023 de 2020.