基于ModelArts进行流感患者密接排查

摘要：针对疫情期间存在的排查实时性差、排查效率低、无法追踪密接者等问题，可以使用基于YOLOv4的行人检测、行人距离估计、多目标跟踪的方案进行解决。

本文分享自华为云社区《基于ModelArts进行流感患者密接排查》，作者：HWCloudAI。

目前流感病毒患者密接难以排查，尤其是在人流量大的区域，进行排查需要消耗大量人力且需要等待。针对疫情期间存在的排查实时性差、排查效率低、无法追踪密接者等问题，可以使用基于YOLOv4的行人检测、行人距离估计、多目标跟踪的方案进行解决。

1）利用行人重识别技术实现流感病毒患者及密接者识别功能；

2）结合Stereo-vision以及YOLO算法实现患者的真实密切接触鉴别；

3）利用SORT多目标跟踪算法绘制出患者及密接者的行动轨迹；

该系统可以有效提高防疫效率，减轻经济与防疫压力，提高安全性。

今天将带大家了解通过华为云ModelArts的 DeepSocial-COVID-19社会距离监测案例实现AI排查新冠密接。

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