概要

このリポジトリは、YOLOを用いた「ソーシャルディスタンス検出」プロジェクトです。YOLOによる人物検出を行い、検出した各人物の位置（バウンディングボックスや重心）を基に人同士の距離を計算して、許容距離を下回るペアを赤色などでハイライトします。サンプル動画（pedestrians.mp4）と、リポジトリ外に配置するYOLOの重みファイルを用いることで、手元の環境（CPUでも可）で動作確認が可能です。実装の解説動画やダウンロード先の案内がREADMEに記載されています（動画リンク・Google Driveへの重みリンクあり）。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 30
ファイル数: 9
メインの言語: Python

主な特徴

YOLOベースの人物検出を利用したソーシャルディスタンス判定
サンプル動画での動作確認が可能（pedestrians.mp4）
学習済みYOLO重みはGoogle Driveで配布（READMEにリンク）
CPU環境でも実行可能な手順をREADMEで提供

技術的なポイント

本プロジェクトの核心は「高性能な物体検出器（YOLO）」を使って人物を確実に検出し、その検出結果から人間同士の距離評価を行う点にあります。典型的なワークフローは、画像/フレームをYOLOに入力してクラスが”person”のバウンディングボックスを取得、各箱の重心（センターポイント）を算出し、重心間のユークリッド距離を計算します。カメラの視点歪みを補正するために透視変換（鳥瞰図への変換）を導入すれば、ピクセル単位の距離を実世界距離に近似でき、より正確な違反検出が可能です。出力は、許容距離を下回る人物ペアを赤でマーク、距離が保たれている人物は緑で表示するなど視覚的に分かりやすく注釈を付けた動画や画像です。実行にはYOLOの構成ファイルと重み（READMEで配布先を案内）を所定のyolo-cocoフォルダに配置する必要があります。計算はCPUでも可能ですが、リアルタイム性を重視する場合はGPU（CUDA対応）での実行が望ましい点も留意が必要です。依存ライブラリはOpenCV、NumPy等の標準的なコンピュータビジョン/数値計算パッケージを想定しており、実行コマンドや引数はREADMEに手順が記載されています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: file
TheLazyCoder: dir
_config.yml: file
_layouts: dir
pedestrians.mp4: file

…他 4 ファイル（yolo-cocoフォルダやスクリプト類、設定ファイル等が含まれる想定）

README抜粋から分かる実行の流れ（要点）

YOLOの重みファイルはGitHub上に直接置けないため、Google Driveのリンクからダウンロードして yolo-coco フォルダに配置する必要がある。
サンプル動画（pedestrians.mp4）での実行例と、アルゴリズム説明の動画（YouTube）へのリンクがREADMEにある。
CPU実行用の案内が記載されており、ターミナルでディレクトリを移動してスクリプトを実行することで解析が可能。

補足（実務的なポイント）

実際に運用する際はカメラキャリブレーションや透視補正を行い、ピクセル距離から現実の距離への換算精度を上げることが重要です。
照明やオクルージョン（遮蔽）、密集時の検出精度低下に対する対策（追跡や時間的フィルタリング）が必要になる場合があります。

まとめ

YOLOを中心にした実装で、学習済み重みとサンプル動画を用いて手軽にソーシャルディスタンス検出を試せるリポジトリです。実運用には透視補正や環境対策が必要。

リポジトリ情報：

名前: Social-distance-detection
説明: Social distance detection , a deep learning computer vision project with yolo object detection
スター数: 1
言語: Python
URL: https://github.com/CoraCote/Social-distance-detection
オーナー: CoraCote
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/188141251?v=4

READMEの抜粋：

You can find the video with full expanation of algrithm & code here: (https://youtu.be/PTLZnE6W2tw)

Github usually doesn’t support files larger than 25 Mb.You can find the yolo weights in My google drive

Download it & move to yolo-coco folder

For CPU:

To run this code in your terminal:

*Open your terminal
***Change directory to where you have downloaded th…

ソーシャルディスタンス検出 (Social-distance-detection)