Face Mask and Social Distancing Detection in Real Time
Rattachement africain : in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
With the recent outbreak and rapid transmission of the COVID-19 pandemic, the need for the people to follow social distancing and wear masks in public is only increasing. So, the main objective of this chapter is to build a machine learning model based on TensorFlow object detection API and YOLO Objection Detection that will determine a green and red rectangle around the face if the person detected in the camera wears or does not wear a mask, along with an email alert being sent to the authority in charge informing about a person's violation of face mask policy and will return a green or red bounding box accordingly if social distancing is maintained between two people and at the same time alert others by a beep alarm. The accuracy of the model is nearly 97% so it can be used by governments to alert people if the situation turns serious.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Face Mask and Social Distancing Detection in Real Time
- Date Crossref
- 30/06/2023
- Éditeur
- IGI Global
- Type
- book-chapter
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Les institutions déclarées
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