Haar Cascade 필터링을 통한 마스크 착용 여부와 발열 체크
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
등재정보
3903
자료형태
학술저널
수록면
474-477(4쪽)
제공처
최근 2020년부터 본격적으로 유행한 코로나19를 예방하기 위해 발열 체크, 마스크 착용 유무를 확인하는 곳이 많아졌다. 그러나 마스크 착용과 발열 체크는 일반적으로 사람이 직접 측정하거나 한명씩 기계 앞에 서서 측정하는 방식이 대부분이며 일반적으로 발열 체크시 피부의 최고 온도를 측정하므로 정확도가 떨어지고 대량의 인원 측정시 병목이 나타날 수 있다.
따라서 본 연구에서는 마스크 미착용자와 발열자를 일반 카메라와 열화상 카메라, 인공지능 알고리즘을 통하여 실시간으로 정확하게 자동 분류하고 표시하여 전염병 확산을 막는 방법에 대하여 제안하고자 한다.
Recently, in order to prevent the proliferation of COVID-19, which began in earnest in 2020, an increasing number of places have been measuring the temperature and required to wear a mask.
However, as wearing a mask and checking the temperature are typically measured directly by a person or by a single individual positioned in front of the machine, standards may vary based on the person’s manual measurement method, wasting workforce. While standing in front of a device often measures the maximum temperature of the face, the standard of fever is also unclear.
Both approaches can create bottleneck situations when checking large numbers of people. Furthermore, it is unable to conduct periodic measurements and tracking because the measuring machines are generally put only at the entrance.
Thus, this study suggests a method for preventing the spread of infectious diseases by automatically identifying and displaying unmasked people and those with fever in real-time using a general camera, a thermal imaging camera, and an artificial intelligence algorithm.
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