IT202000031994A1

IT202000031994A1 - Metodo implementato mediante computer per la stima automatica del rischio di contagio da virus in funzione delle distanze interpersonali e relativo sistema

Info

Publication number: IT202000031994A1
Application number: IT102020000031994A
Authority: IT
Inventors: Fabio Lanzi; Riccardo Gasparini; Matteo Fabbri; Rita Cucchiara; Simone Calderara; Massimo Garuti; Lorenzo Baraldi
Original assignee: Goatai S R L
Priority date: 2020-12-22
Filing date: 2020-12-22
Publication date: 2022-06-22
Also published as: WO2022137072A1

Description

Descrizione di Brevetto per Invenzione Industriale avente per titolo: ?METODO IMPLEMENTATO MEDIANTE COMPUTER PER LA STIMA AUTOMATICA DEL RISCHIO DI CONTAGIO DA VIRUS IN FUNZIONE DELLE DISTANZE INTERPERSONALI E RELATIVO SISTEMA?.

DESCRIZIONE

La presente invenzione si riferisce ad un metodo implementato mediante computer per la stima automatica del rischio di contagio da virus in funzione delle distanze interpersonali e relativo sistema.

L'emergenza COVID-19 ha cambiato il modo in cui viviamo le relazioni sociali interpersonali, al lavoro, negli spazi pubblici e privati, nei luoghi dell?educazione, della cultura e del tempo libero.

In particolare, le fasi che tutto il mondo si appresta ad intraprendere dopo il lock-down saranno caratterizzate dal convivere con il rischio di contagio: la prerogativa sar? quella di prendere misure consapevoli ed eventualmente interattive per minimizzare la possibilit? di contagio, cercando una necessaria ripresa della vita sociale e lavorativa.

Certamente le tecnologie IT e in particolare l?Intelligenza Artificiale possono essere strumenti preziosi per monitorare e prevedere i livelli di rischio in luoghi potenzialmente affollati.

Nello specifico, ? sempre pi? sentita la necessit? di proporre strumenti tecnologici innovativi ed efficaci che consentano di monitorare in modo dinamico il rispetto di misure di prevenzione del distanziamento sociale attraverso il calcolo in tempo reale del livello di rischio, con particolare riferimento ai luoghi di lavoro, luoghi pubblici e aree sociali.

Il compito principale della presente invenzione ? quello di escogitare un metodo implementato mediante computer per la stima automatica del rischio di contagio da virus in funzione delle distanze interpersonali ed un relativo sistema che consentano di monitorare in modo dinamico ed efficace il rispetto di misure di prevenzione del distanziamento sociale, attraverso il calcolo in tempo reale del livello di rischio.

Gli scopi sopra esposti sono raggiunti dal presente metodo implementato mediante computer per la stima automatica del rischio di contagio da virus in funzione delle distanze interpersonali secondo le caratteristiche descritte nella rivendicazione 1.

Altre caratteristiche e vantaggi della presente invenzione risulteranno maggiormente evidenti dalla descrizione di una forma di esecuzione preferita, ma non esclusiva, di un metodo implementato mediante computer per la stima automatica del rischio di contagio da virus in funzione delle distanze interpersonali e di un relativo sistema, illustrata a titolo indicativo, ma non limitativo, nelle unite tavole di disegni in cui:

la figura 1 ? uno schema generale che illustra il metodo implementato mediante computer secondo il trovato;

la figura 2 illustra l?individuazione di bounding box mediante il metodo secondo il trovato;

la figura 3 illustra schematicamente il rilevamento di una mascherina mediante il metodo secondo il trovato;

la figura 4 illustra una interfaccia grafica utente generata mediante il metodo secondo il trovato.

Con particolare riferimento allo schema di figura 1, si ? indicato globalmente con M un metodo implementato mediante computer per la stima automatica del rischio di contagio da virus in funzione delle distanze interpersonali. Il metodo 1 comprende almeno i seguenti passi:

- mediante almeno una telecamera, acquisire immagini di una predefinita area da monitorare (passo 1);

- a partire dalle immagini acquisite, individuare la presenza di persone all?interno di tale area (passo 2);

- determinare le rispettive posizioni di dette persone individuate in uno spazio tridimensionale all?interno di detta area (passo 3);

- a partire dalle posizioni determinate, calcolare le distanze interpersonali tra tali persone (passo 4);

- a partire dalle distanze interpersonali calcolate, determinare un livello di rischio di contagio globale dinamico di detta area (passo 5).

In particolare, il passo 2 di individuare la presenza di persone all?interno dell?area da monitorare (people detection) comprende almeno un passo 21 di determinare bounding box B relativi a ciascuna delle persone.

Un esempio di bounding box B rilevati per una pluralit? di persone all?interno dell?area da monitorare ? illustrato in figura 2.

Secondo una preferita forma di attuazione, tale passo 21 di determinare bounding box B relativi a ciascuna delle persone ? eseguito mediante una rete neurale convoluzionale (Convolutional Neural Network).

In particolare, secondo una preferita forma di attuazione, l?individuazione delle persone, nello specifico dei relativi bounding box B, ? effettuata mediante CenterNet ?Objects as points,? arXiv:1904.07850, 2019).

Non si esclude, tuttavia, l?impiego di tecniche differenti. Ad esempio, secondo una possibile forma di attuazione posso essere utilizzate in alternativa o in combinazione tecniche di pose estimation.

CenterNet ? in grado di produrre una localizzazione precisa di ogni persona nell'immagine, tuttavia, tale metodologia non tiene conto delle occlusioni che di solito si verificano negli scenari del mondo reale.

Come mostrato a titolo esemplificativo in figura 2, se una persona ? occlusa da un oggetto o da altre persone, CenterNet prevede un bounding box B ristretto che contiene solo la parte visibile della persona, ignorando la sua forma completa. Questo di solito accade con la parte inferiore del corpo, poich? la fotocamera ? comunemente posizionata a diversi metri dal suolo. Poich? ? fondamentale recuperare la coordinata del piano terra di ogni persona attraverso l'omografia, ? necessario conoscere la posizione esatta (nel piano dell'immagine) dei piedi di ogni persona rilevata.

Per ovviare a tale inconveniente, il passo 2 di individuare la presenza di persone all?interno di detta area comprende almeno un passo 22 di determinare la posizione di piedi e testa delle persone.

Preferibilmente, tale passo 22 di determinare la posizione di piedi e testa delle persone individuate ? eseguito mediante una rete neurale convoluzionale (Convolutional Neural Network).

In particolare, al fine di superare le suddette limitazioni senza introdurre complessit? nel sistema complessivo, il metodo utilizza una piccola rete neurale per prevedere la posizione dei piedi data una bounding box contenente una persona, anche se i piedi non sono visibili.

A questo scopo, il metodo prevede l?impiego di una rete neurale convoluzionale CNN semplice ma efficace che, data un'immagine M che contiene strettamente una persona, regredisce al punto medio Pf = (xf; yf) del segmento avente i due piedi come estremi. Ci? garantisce di conoscere la posizione esatta nel piano dell'immagine in cui ogni persona tocca il suolo. Poich? il metodo prevede anonimizzare il volto di ogni persona rilevata, la CNN determina inoltre la posizione della testa Ph = (xh; yh).

Secondo una possibile forma di attuazione, il metodo prevede l?utilizzo di JTA (M. Fabbri, F. Lanzi, S. Calderara, A. Palazzi, R. Vezzani, and R. Cucchiara, ?Learning to detect and track visible and occluded body joints in a virtual world,? in Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018) come set di dati di addestramento poich? ? un set di dati di sorveglianza disponibile in letteratura che fornisce annotazioni sulla stima della posa con informazioni sull'occlusione. Non si esclude, tuttavia, l?impiego di set di dati differenti.

Grazie a questo, il metodo M secondo l?invenzione consente di simulare situazioni di occlusione semplicemente raccogliendo, durante l?allenamento, le persone con i punti chiave inferiori occlusi, come caviglie, ginocchia e anche.

Preferibilmente, durante l'addestramento della CNN, il metodo prevede di accorciare in modo casuale alcuni bounding box per simulare i comportamenti CenterNet. Questo passaggio garantisce una localizzazione pi? precisa dei piedi e allo stesso tempo fa fronte a bounding box troncati. Come mostrato in figura 2 (bounding box B? con bordo tratteggiato), la rete neurale utilizzata pu? ottenere in modo efficace una posizione precisa di ciascuna testa e viene utilizzata per estendere il riquadro di delimitazione alla sua forma regolare.

Vantaggiosamente, come illustrato schematicamente in figura 3, il metodo M comprende almeno un passo 23 di verifica della presenza (o meno ) di una mascherina sul volto delle persone individuate.

In particolare, tale passo 23 di verifica della presenza di una mascherina comprende almeno i seguenti passi:

- a partire dalla posizione della testa di almeno una persona individuata all?interno dell?area da monitorare, calcolare una bounding box B?? (pi? piccola) contenente esclusivamente l?immagine della testa della persona individuata;

- a partire da tale bounding box B?? della testa calcolata, ottenere un ritaglio R dell?immagine della testa;

- elaborare tale ritaglio R per determinare la presenza o meno di una mascherina.

Con riferimento ad una forma preferita di realizzazione, l?elaborazione del ritaglio R ? eseguita mediante una rete neurale convoluzionale (Convolutional Neural Network).

In particolare, tale elaborazione comprende l?assegnare al ritaglio R una delle seguenti classi:

- mask: se viene individua una mascherina facciale nel ritaglio di input; - no-mask: se vengono individuati bocca e naso scoperti nel ritaglio di input; - unclear: se non ? possibile determinare la presenza/assenza di mascherina sul volto, perch? la persona ? completamente di spalle rispetto alla telecamera.

Preferibilmente, il metodo M secondo l?invenzione utilizza un modulo dedicato per il riconoscimento di mascherine.

Tale modulo si differenzia dai comuni mask-detector in quanto ? in grado di operare anche a lunghe distanze e a basse risoluzioni, mentre i comuni mask detector richiedono che le persone siano riprese frontalmente, ad alta risoluzione e in primo piano.

Il passo 3 di determinare le rispettive posizioni delle persone in uno spazio tridimensionale all?interno dell?area da monitorare comprende una trasformazione omografica delle posizioni delle persone da un piano immagine (Image Plane) ad un piano del suolo (Ground Plane).

In particolare, tale trasformazione omografica ? eseguita mediante la seguente equazione:

dove u e v sono le coordinate del punto proiettato in pixel;

X, Y e Z sono le coordinate di un punto 3D nello spazio delle coordinate globali;

H ? la matrice omografica planare.

In particolare, la matrice omografica planare H ? definita dalla seguente equazione:

dove i parametri intrinseci fx, fy e cx, cy sono rispettivamente la lunghezza focale della telecamera e i punti principali mentre ri,j e ti sono i parametri estrinseci che definiscono la rotazione e la traslazione usati per descrivere il moto rigido di un oggetto davanti a una fotocamera fissa.

Si precisa che l?utilizzo di una trasformazione dell'omografia per ottenere coordinate 3D ? il pi? appropriato quando si desidera monitorare un?area approssimativamente pianeggiante (come una piazza cittadina) utilizzando una telecamera fissa e c'? la possibilit? di effettuare misurazioni appropriate nello spazio monitorato.

Dato un bounding box B (o B e B?) di delimitazione di una persona, ? quindi possibile mediante il metodo secondo l?invenzione estrarre il suo punto centrale (u; v) del lato inferiore del riquadro (cio? la coordinata dell'immagine dove la persona tocca il suolo con i suoi piedi), e utilizzare la matrice di omografica inversa H<-1 >per ottenere il punto (X; Y) corrispondente nel ground plane.

Una volta ottenuta la posizione 3D di ogni persona all?interno dell?area da monitorare, il rischio globale dinamico pu? essere calcolato e fornito come output insieme ad altre informazioni.

In particolare, il passo 5 di determinare un livello di rischio di contagio globale dinamico comprende almeno un passo di calcolare un livello di rischio di contagio individuale associato ad una persona ki considerando tutte le N persone presenti nell'area monitorata.

Nello specifico, il livello di rischio di contagio individuale ? calcolato mediante la seguente equazione:

dove ? il rischio associato ad una persona ki condizionato da una persona calcolato come:

dove ? la distanza tra le due persone ki e kj;

dove ? ? [0; 1] ? un parametro relativo agli attributi di dette persone;

? ? un parametro relativo alla diminuzione del rischio quando la distanza ? maggiore di ? (e pu? modellare caratteristiche ambientali come la temperatura dell'aria e la presenza di aria condizionata);

? ? un parametro relativo alla trasmissibilit? della malattia tramite goccioline respiratorie e definisce la distanza minima consentita tra due persone.

In assenza di informazioni sulle caratteristiche e sugli attributi delle persone coinvolte, il valore di ? pu? essere impostato pari ad 1.

Tuttavia, avendo la possibilit? di analizzare le caratteristiche delle persone individuate, il valore di ? pu? essere variato di conseguenza, portando a un calcolo del rischio individuale pi? accurato.

In particolare, secondo una preferita forma di attuazione, date due persone ki e kj e noto il loro insieme di attributi Ai,j, il valore del parametro ? ? [0; 1] relativo agli attributi delle persone ? calcolato mediante la seguente formula:

dove eme di attributi considerati aggravanti per la probabilit? di contagio tra due persone ki e kj; w(a), compreso tra 0 e 1, ? il peso di un attributo a.

In particolare, il peso di ciascun attributo ? calcolato mediante la seguente formula:

dove s(a) ? uno score da 0 a 10 che rappresenta l?entit? dell'aggravante associata all'attributo a.

E? descritto di seguito una possibile implementazione del metodo M in cui sono utilizzati specifici attributi relativi alle persone presenti all?interno dell?area da monitorare.

Si consideri, ad esempio, un insieme di attributi in cui:

- a1 ? l?attributo ?mask? e vale 0 se entrambe le persone indossano la mascherina, vale 0.5 se solo una delle due persone indossa la mascherina e vale 1 se entrambe le persone non indossano la mascherina;

- a2 ? l?attributo ?chat? e vale 1 se entrambe le persone stanno parlando, vale 0.5 se solo una delle due persone sta parlando e vale 0 se entrambe le persone non stanno parlando;

- a3 ? l?attributo ?face? e vale 1 se le persone sono tra loro frontali e 0 altrimenti.

Possibili score associati agli attributi, con i relativi pesi, sono i seguenti:

- a1 = ?mask?: score=10, peso=0.40

- a2 = ?chat?: score=8, peso=0.32

- a3 = ?face?: score=7, peso=0.28

In questo modo, il massimo valore di ?, ovvero ? = 1, si ottiene quando le due persone considerate stanno parlando (a2 = 1) tra loro faccia a faccia (a3 = 1) entrambe senza mascherina (a1 = 1), mentre il minimo valore, ovvero ? = ?min si ottiene quando le persone sono entrambe con la mascherina, non stanno parlando e sono tra loro di spalle.

In un caso intermedio, in cui le due persone stanno parlando tra loro faccia a faccia, ma entrambe indossano la mascherina, otteniamo un valore di ? pari a 0.60.

Il passo 5 di determinare un livello di rischio di contagio globale dinamico comprende almeno un passo di calcolare un livello di rischio di contagio globale a partire dal livello di rischio di contagio individuale.

In particolare, il livello di rischio di contagio globale dell?area da monitorare ? calcolato mediante la seguente formula:

dove C ? la capacit? massima dell?area da monitorare.

Vantaggiosamente, la capacit? massima C dell?area da monitorare ? calcolata dinamicamente in funzione di variazioni dell'area e di comportamenti delle persone all?interno dell?area.

A tal proposito, la stima della capacit? C dell'area da monitorare tramite il metodo M secondo l?invenzione ricopre un ruolo fondamentale per una efficace valutazione del rischio, in quanto viene utilizzata come fattore di normalizzazione per il rischio globale dinamico.

La capacit? massima C dell'area pu? essere stimata in modo statico basandosi sull'area calpestabile selezionata in fase di installazione del sistema, andando a calcolare il massimo numero di cerchi di raggio 0,5? (non sovrapposti) contenuti nell'area stessa.

Tuttavia, questa soluzione risulta limitante, in quanto non tiene conto della possibile evoluzione dell'area monitorata e dei comportamenti delle persone che ne fanno uso. Per questo motivo il metodo prevede la determinazione di una capacit? dinamica dell'area.

In particolare, data un?area da monitorare descritta per ogni istante di tempo t da un insieme di poligoni Pt, la capacit? massima C dell'area per una distanza di sicurezza ? ? calcolata dinamicamente mediante la seguente equazione:

dove ? ? una distanza di sicurezza tra persone all?interno di detta area;

? detto insieme di poligoni che per ogni istante di

tempo t descrivono detta area da monitorare;

? la capacit? di un poligono ? per la distanza di sicurezza ? e corrisponde al massimo numero di cerchi non sovrapposti aventi raggio 0,5? completamente contenuti all'interno del poligono

? la capacit? massima dinamica e indica la somma delle singole capacit? dei poligoni ? che compongono l'insieme

In particolare, per definire in modo rigoroso il concetto di capacit? massima dinamica, ? necessario introdurre i concetti di ?mappa di occupazione istantanea? e ?mappa di occupazione aggregata su una finestra temporale?. Sia Kt l?insieme delle persone rilevate all'istante di tempo t e, per ogni k ? Kt siano (xk, yk), le sue coordinate sul piano z = 0.

Sia mt(x, y) la mappa di occupazione istantanea al tempo t:

Sia Mt(x, y) la mappa di occupazione aggregata su una finestra temporale di ampiezza W

Sia cui la mappa di occupazione aggregata ha un valore maggiore di q.

Sia l'insieme di poligoni non adiacenti di vertici

avente le seguenti p ropriet? e cardinalit? maggiore possibile:

in cui la prima propriet? assicura che ogni punto di St appartenga a uno e uno solo dei poligoni di Pt e la seconda propriet? assicura che ogni vertice dei poligoni considerati sia anche un punto di St.

Si descrive di seguito un esempio di calcolo della capacit? di un dato poligono effettuato mediante il metodo secondo l?invenzione, in cui per ?capacit?? si intende il massimo numero di cerchi di raggio 0,5? (non sovrapposti) che possono essere in esso contenuti, procedendo alla definizione e alla soluzione di un problema di ottimizzazione con vincoli. Sia P un poligono di area A e avente ? come insieme dei punti che giacciono sul suo perimetro.

Sia i P.

Si e altrettante variabili boo la posizione del centro dell'i-simo cerchio, mentre si ne rappresenta la sua selezione.

Si consideri il vincolo che impone il completo contenimento di ciascun cerchio selezionato all'interno del perimetro del poligono:

Si consideri il vincolo che impone la non sovrapposizione di tutti i cerchi Selezionati:

Si consid eri infine la seguente funzione obiettivo da massimizzare nel rispetto dei due precedenti vincoli:

Pertanto, il metodo implementato mediante computer comprende il calcolo della capacit? massima di ciascuno dei poligoni Pi di Pt mediante la formula:

dove le variabili booleane si derivano dalla soluzione del problema di ottimizzazione sopra illustrato.

Il livello di rischio di contagio globale dinamico dell?area da monitorare ? calcolato mediante la seguente formula:

dove W ? la dimensione della finestra temporale.

In un dato istante t, D<(t)>?[0, 1] ? il rischio globale della scena e viene utilizzato per attivare gli allarmi quando raggiunge una determinata soglia.

Vantaggiosamente, il metodo M secondo l?invenzione comprende almeno un passo 6 di visualizzare graficamente almeno uno tra il livello di rischio di contagio individuale, il livello di rischio di contagio globale, il livello di rischio di contagio globale dinamico, mediante una interfaccia grafica utente.

Una preferita forma di attuazione dell?interfaccia grafica utente generata dal metodo M ? illustrata schematicamente in figura 4.

Secondo tale preferita forma di attuazione, tale interfaccia grafica utente comprende almeno una barra del rischio globale dinamico 61, configurata per visualizzare graficamente in ogni istante il rischio di contagio globale dinamico dell?area monitorata, con un valore indicativo che va da un rischio nullo ad un rischio massimo.

In particolare, la barra del rischio globale dinamico 61 mostra in ogni istante il rischio globale dell?area monitorata, con un valore in percentuale che va da 0% (rischio nullo) a 100% (rischio massimo).

La barra del rischio globale dinamico 61 tiene conto della situazione di affollamento complessiva dell?area monitorata e delle distanze interpersonali di tutte le persone individuate.

I principali parametri utilizzati per il calcolo del rischio globale, come ad esempio la minima distanza di sicurezza, sono configurabili dall?utente. Sempre secondo tale preferita forma di attuazione, l?interfaccia grafica utente comprende almeno un contatore delle persone rilevate 62, configurato per visualizzare in ogni istante il numero medio di persone rilevate in una finestra temporale di ampiezza predefinita e configurabile.

Pertanto, il contatore delle persone rilevate 62 fornisce ad ogni istante di tempo t il numero medio di persone rilevate in una finestra temporale di ampiezza w (parametro configurabile).

Impostando l?ampiezza di tale finestra temporale ad un valore tendente a 0, si ottiene un conteggio istantaneo del numero di persone rilevate.

Inoltre, l?interfaccia grafica utente comprende almeno una mappa di rischio istantanea 63, configurata per visualizzare in ogni istante una riproduzione grafica dell?area monitorata, in cui sono evidenziate le aree di rischio attorno alle persone rilevate.

La mappa di rischio istantanea 63 mostra a ogni istante di tempo una piantina vista dall?alto dell?area monitorata, in cui si evidenziano le aree di rischio intorno alle persone rilevate.

Tale mappa di rischio istantanea 63, aggiornata ad ogni frame, permette di rilevare a colpo d?occhio la situazione di affollamento dell?area monitorata e il posizionamento delle varie persone presenti.

Preferibilmente, la mappa di rischio istantanea 63 ? visualizzata con colormap JET.

Inoltre, l?interfaccia grafica utente comprende almeno una mappa di occupazione aggregata 64, configurata per visualizzare graficamente una mappa di calore relativa all?occupazione dell?area monitorata aggregando i dati su una finestra temporale di ampiezza configurabile.

In particolare, la mappa di occupazione aggregata 64 mostra la mappa di calore (heatmap) con colormap JET relativa all?occupazione dell?area monitorata aggregando i dati su una finestra temporale di ampiezza tipicamente elevata (giorni/settimane) impostabile dall?utente.

La mappa di occupazione aggregata 64 permette di individuare a colpo d?occhio le zone che risultano pi? affollate nella finestra temporale considerata e, pertanto, le zone mediamente pi? critiche a livello di rischio di assembramenti, sulle quali ? bene agire per distribuire pi? equamente il flusso di persone nell?area.

Inoltre, l?interfaccia grafica utente comprende almeno un riquadro 65 configurato per visualizzare un flusso video ripreso dalla telecamera con sovrimposte bounding box B relative a persone individuate all?interno dell?area e linee di collegamento L tra le persone individuate. Le linee di collegamento L sono di colore variabile in funzione della distanza tra le persone individuate.

Con riferimento ad una preferita forma di attuazione, all?interno del riquadro 65 sono sovrimposti cerchi C colorati intorno alla testa delle persone individuate. I colori dei cerchi C variano in funzione dalla classe assegnata a ritaglio R relativo alla specifica persona.

Ad esempio, i colori dei cerchi dipendono dalla classe assegnata nel modo che segue:

- mask : cerchio verde;

- no-mask : cerchio rosso;

- unclear : cerchio blu.

Preferibilmente, il metodo M secondo l?invenzione comprende almeno un passo di generare automaticamente un report giornaliero che riassume l?andamento in termini di rischio legato ad affollamento e mancato rispetto delle norme di sicurezza nell?area monitorata.

Il report giornaliero contiene preferibilmente un istogramma giornaliero del livello di rischio e un istogramma relativo al numero medio di persone rilevate.

Inoltre, il metodo secondo l?invenzione comprende un passo di generare automaticamente un report settimanale che riassume la situazione relativa all?occupazione dell?area monitorata.

Il report settimanale contiene una mappa di calore (heatmap), visualizzata con colormap JET, che permette di individuare a colpo d?occhio le zone che risultano mediamente pi? affollate nella settimana in oggetto.

Secondo l?invenzione, il sistema per la stima automatica del rischio di contagio da virus in funzione delle distanze interpersonali comprende almeno una telecamera, almeno in dispositivo di interfaccia grafica utente ed almeno un?unit? di elaborazione operativamente collegata a alla telecamera e al dispositivo di interfaccia grafica utente.

L?unit? di elaborazione ? configurata per eseguire i passi del metodo M implementato mediante computer descritto sopra.

Si ? in pratica constatato come il trovato descritto raggiunga gli scopi proposti.

In particolare, si sottolinea il fatto che il sistema e il metodo secondo l?invenzione consentono di monitorare in modo dinamico ed efficace il rispetto di misure di prevenzione del distanziamento sociale, attraverso il calcolo in tempo reale del livello di rischio dinamico.

Claims

RIVENDICAZIONI 1) Metodo (M) implementato mediante computer per la stima automatica del rischio di contagio da virus in funzione delle distanze interpersonali, caratterizzato dal fatto che comprende almeno i seguenti passi: - mediante almeno una telecamera, acquisire immagini di una predefinita area da monitorare (passo 1); - a partire da dette immagini acquisite, individuare la presenza di persone all?interno di detta area (passo 2); - determinare le rispettive posizioni di dette persone in uno spazio tridimensionale all?interno di detta area (passo 3); - a partire da dette posizioni determinate, calcolare le distanze interpersonali tra dette persone (passo 4); - a partire da dette distanze interpersonali calcolate, determinare un livello di rischio di contagio globale dinamico di detta area (passo 5).
2) Metodo (M) implementato mediante computer secondo la rivendicazione 1, caratterizzato dal fatto che detto passo (2) di individuare la presenza di persone all?interno di detta area comprende almeno un passo (21) di determinare bounding box relativi a ciascuna di dette persone.
3) Metodo (M) implementato mediante computer secondo una o pi? delle rivendicazioni precedenti, caratterizzato dal fatto che detto passo (2) di individuare la presenza di persone all?interno di detta area comprende almeno un passo (22) di determinare la posizione di piedi e testa di dette persone.
4) Metodo (M) implementato mediante computer secondo una o pi? delle rivendicazioni precedenti, caratterizzato dal fatto che comprende almeno un passo (23) di verifica della presenza di una mascherina sul volto di dette persone individuate, in cui detto passo (23) di verifica comprende almeno i seguenti passi: - a partire da detta posizione della testa di almeno una persona individuata all?interno dell?area da monitorare, calcolare una bounding box contenente esclusivamente l?immagine di detta testa della persona individuata; - a partire da detta bounding box della testa calcolata, ottenere un ritaglio di detta immagine della testa; - elaborare detto ritaglio per determinare la presenza o meno di una mascherina.
5) Metodo (M) implementato mediante computer secondo una o pi? delle rivendicazioni precedenti, caratterizzato dal fatto che detto passo (5) di determinare un livello di rischio di contagio globale dinamico comprende almeno un passo di calcolare un livello di rischio di contagio individuale associato ad una persona (ki) considerando tutte le (N) persone presenti nell'area monitorata, mediante la seguente equazione:

dove ? il rischio associato ad una persona ki condizionato da una persona kj calcolato come: dove ? la distanza tra le due persone ki e kj; dove ? ? [0; 1] ? un parametro relativo agli attributi di dette persone; ? ? un parametro relativo alla diminuzione del rischio diminuisce quando la distanza ? maggiore di ? (e pu? modellare caratteristiche ambientali come la temperatura dell'aria e la presenza di aria condizionata); ? ? un parametro relativo alla trasmissibilit? della malattia tramite goccioline respiratorie e definisce la distanza minima consentita tra due persone.
6) Metodo (M) implementato mediante computer secondo la rivendicazione 5, caratterizzato dal fatto che<, d>ate due persone ki e kj e noto il loro insieme di attributi Ai,j, il valore di detto parametro ? ? [0; 1] relativo agli attributi delle persone ? calcolato mediante la seguente formula: dove eme di attributi considerati aggravanti per la probabilit? di contagio tra due persone ki e kj; w(a), compreso tra 0 e 1, ? il peso di un attributo a.
7) Metodo (M) implementato mediante computer secondo una o pi? delle rivendicazioni precedenti, caratterizzato dal fatto che detto passo di determinare un livello di rischio di contagio globale dinamico comprende almeno un passo di calcolare detto livello di rischio di contagio globale a partire da detto livello di rischio di contagio individuale, mediante la seguente formula:

dove C ? la capacit? massima di detta area da monitorare.
8) Metodo (M) implementato mediante computer secondo la rivendicazione 7, caratterizzata dal fato che, data un?area da monitorare descritta per ogni istante di tempo t da un insieme di poligoni Pt, detta capacit? massima dell'area per una distanza di sicurezza ? ? calcolata dinamicamente mediante la seguente equazione:

dove ? ? una distanza di sicurezza tra persone all?interno di detta area;

? ? detto insieme di poligoni che per ogni istante di tempo t descrivono detta area da monitorare;

? la capacit? di un poligono ? per la distanza di sicurezza ? e corrisponde al massimo numero di cerchi non sovrapposti aventi raggio 0,5? completamente contenuti all'interno del poligono

? detta capacit? massima dinamica e indica la somma delle singole capacit? dei poligoni ? che compongono l'insieme
9) Metodo (M) implementato mediante computer secondo una o pi? delle rivendicazioni precedenti, caratterizzato dal fatto che detto livello di rischio di contagio globale dinamico di detta area ? calcolato mediante la seguente formula:

dove W ? la dimensione della finestra temporale.
10) Metodo (M) implementato mediante computer secondo una o pi? delle rivendicazioni precedenti, caratterizzato dal fatto che comprende almeno un passo (6) di visualizzare graficamente almeno uno tra detto livello di rischio di contagio individuale, detto livello di rischio di contagio globale, detto livello di rischio di contagio globale dinamico, mediante una interfaccia grafica utente, in cui detta interfaccia grafica utente comprende almeno uno tra: - una barra del rischio globale dinamico (61), configurata per visualizzare graficamente in ogni istante il rischio di contagio globale dinamico dell?area monitorata, con un valore indicativo che va da un rischio nullo ad un rischio massimo; - un contatore (62) delle persone rilevate, configurato per visualizzare in ogni istante il numero medio di persone rilevate in una finestra temporale di ampiezza predefinita e configurabile; - una mappa di rischio istantanea (63), configurata per visualizzare in ogni istante una riproduzione grafica dell?area monitorata, in cui sono evidenziate le aree di rischio attorno alle persone rilevate; - una mappa di occupazione aggregata (64), configurata per visualizzare graficamente una mappa di calore relativa all?occupazione dell?area monitorata aggregando i dati su una finestra temporale di ampiezza configurabile; - un riquadro (65) configurato per visualizzare un flusso video ripreso da detta almeno una telecamera con sovrimposte bounding box (B) relative a persone individuate all?interno dell?area e linee di collegamento (L) tra dette persone individuate, dette linee di collegamento (L) essendo di colore variabile in funzione della distanza tra dette persone individuate; - un riquadro (65) configurato per visualizzare un flusso video ripreso da detta almeno una telecamera con sovrimposti cerchi (C) colorati intorno alla testa delle persone individuate, in cui i colori di detti cerchi variano in funzione dalla classe assegnata a detto ritaglio (R).