Sistem za sledenje stikov z uporabo analize videaKastelec, Erik (Avtor) Emeršič, Žiga (Mentor) Skočaj, Danijel (Komentor) detekcija osebponovna identifikacijaiskanje osebsledenje stikovPandemija COVID-19 je pokazala pomembnost sledenja stikov za omejitev širjenja okužb. Težava sistemov za sledenje, ki zahtevajo uporabo aplikacij in s tem obremenjujejo uporabnike, je, da se ne uporabljajo, ko pandemije ni. V tem magistrskem delu je predstavljen sistem za iskanje bližnjih stikov, ki predstavlja neinvazivno rešitev sledenja stikov v stavbah. Sistem je sestavljen iz dveh podsistemov. Podsistem za nadzor kamer nam omogoča, da upoštevanje varne razdalje med osebami spremljamo v živo in ga enostavno integriramo v obstoječe sisteme kamer. Podsistem za iskanje bližnjih stikov pa nam omogoča, da najdemo vse bližnje stike določene osebe, a le, ko je to zahtevano. S tem prihranimo vire in vzdržujemo zasebnost obiskovalcev. Za potrebe zaznave in identifikacije oseb je bil razvit učinkovit model Eff-SeqNet, ki se lahko izvaja in uči na grafičnih procesnih enotah, ki so dostopne končnim uporabnikom. S tem smo pokazali, da lahko s smiselno izbiro arhitekture modela dosežemo dober kompromis med natančnostjo in hitrostjo zaznave. Poleg učinkovitega modela smo predstavili cevovod iskanja stikov, ki izrablja informacije o lokaciji in povezavah med kamerami in s tem izboljša robustnost in učinkovitost sistema.20232023-12-13 14:10:01Magistrsko delo/naloga152987sl