Lausanner Forscher entwickeln 3D-Detektoren für gesunden Abstand

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Lausanne,

Die Einhaltung einer gesunden Distanz ist in Corona-Zeiten nicht immer einfach. Lausanner Forscher haben nun einen 3D-Detektor entwickelt, der Menschenmengen auf Einhaltung des Social Distancing überprüft. Das könnte für Geschäfte und Restaurants interessant sein.

Laborleiter Alexandre Alahi (links) und Doktorand Lorenzo Bertoni (rechts) im Visual Intelligence for Transportation Laboratory an der ETH Lausanne EPFL. Auf der Leinwand hinter ihnen Strichmännchen, zu denen die Abstands-Analysanden umgewandelt werden  (Alain Herzog / 2021 EPFL).
Laborleiter Alexandre Alahi (links) und Doktorand Lorenzo Bertoni (rechts) im Visual Intelligence for Transportation Laboratory an der ETH Lausanne EPFL. Auf der Leinwand hinter ihnen Strichmännchen, zu denen die Abstands-Analysanden umgewandelt werden (Alain Herzog / 2021 EPFL). - sda - © Alain Herzog / 2021 EPFL

Das Wichtigste in Kürze

  • Der Algorithmus war eigentlich für selbstfahrende Autos gedacht.

«Aber wir sahen schnell, dass wir unser Programm durch Hinzufügen einiger weniger Funktionen zu einem nützlichen Werkzeug für das Management der Pandemie machen konnten», lässt sich Lorenzo Bertoni, Doktorand am EPFL-Labor Visual Intelligence for Transportation (VITA), in einer Mitteilung vom Freitag zitieren.

Nachdem sie mehrere Wochen damit verbracht hatten, sich über die Verbreitung des Covid-19-Virus zu informieren, erkannten Bertoni und sein Team - wie auch der Rest der wissenschaftlichen Gemeinschaft -, dass Mikrotröpfchen eine Schlüsselrolle bei der Verbreitung des Virus spielen und dass es für Menschen unerlässlich ist, einen Abstand von mindestens 1,5 Metern einzuhalten, wenn sie keine Gesichtsmaske tragen.

Die Forscher begannen daher, ihren Algorithmus zu optimieren, der ursprünglich darauf ausgelegt war, die Anwesenheit eines anderen Autos oder eines Fussgängers auf der Strasse zu erkennen und das selbstfahrende Auto anzuweisen, langsamer zu fahren, anzuhalten, die Richtung zu ändern oder zu beschleunigen.

Die Forscher haben ihre Arbeit gerade in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems veröffentlicht und werden sie am 2. Juni 2021 auf der International Conference on Robotics and Automation (ICRA) vorstellen.

Gegenüber bereits auf dem Markt befindlichen Abstandsdetektoren hat der MonoLoco der EPFL einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil: Er benötigt keine speziellen Kameras und Laser, sondern ist mit handelsüblichen Instrumenten kompatibel. Er kann laut Bertoni problemlos an jede Art von Kamera oder Videorekorder angeschlossen werden, sogar an solche, die im Handel für Unterhaltungselektronik erhältlich sind - oder an ein Smartphone.

Möglich ist das, weil der MonoLoco nicht mit Bodenmessungen operiert, sondern basierend auf der Grösse der Personen ihren Abstand misst. Deshalb braucht er auch nicht, wie bisherige Kameras, perfekt still zu stehen, und er verwechselt auch nicht Menschen mit Laternenpfählen. Gesichter und Silhouetten der gefilmten Personen bleiben zudem völlig anonym, weil MonoLoco nur die Abstände zwischen den Gelenken (also Schultern, Handgelenken, Hüften und Knien) misst und die Personen danach in Strichmännchen umwandelt.

«Unser Programm braucht die Originalbilder und -videos nicht zu speichern. Und wir glauben, dass das ein Schritt in die richtige Richtung ist, um die Privatsphäre der Menschen zu schützen», sagt Bertoni.

Folgende Anwendungsgebiete haben die Forschenden im Visier: «In öffentlichen Verkehrsmitteln natürlich, aber auch in Geschäften, Restaurants, Büros und Bahnhöfen - und sogar in Fabriken, denn es könnte Menschen sicher arbeiten lassen, indem es den nötigen Abstand einhält.» Und der erforderliche Abstand kann auf bis zu 40 Meter eingestellt werden.

Die Forscher haben den Quellcode ihres Algorithmus auf der VITA-Website veröffentlicht und planen in einem gemeinsamen Projekt mit der Schweizerischen Post einen ersten Einsatz in Postbussen.

*Fachartikellink DOI: 10.1109/TITS.2021.3069376

Mitteilung mit Demonstrationsvideo: https://bit.ly/3vRcQno

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