## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3484

## Implementasi Deep Learning Dalam Pendeteksian Kerumunan Yang Berpotensi Melanggar Protokol Kesehatan Covid-19
Emil Naf’an * , Fajrul Islami, Gushelmi
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Padang, Indonesia Email: 1,* emilnafan@upiyptk.ac.id, 2 fajrul_islami@upiyptk.ac.id, 3 gushelmi@upiyptk.ac.id Email Penulis Korespondensi: emilnafan@upiyptk.ac.id
Abstrak− Penelitian ini bertujuan untuk mengusulkan sebuah sistem yang mampu  mendeteksi kerumunan yang berpotensi melanggar  protokol  kesehatan  Covid-19.  Dalam  hal  ini  digunakan  kamera  untuk  menangkap  objek  dalam  bentuk  gambar (image) .  Selanjutnya  gambar  yang  diperoleh  tersebut  diproses  menggunakan  salah  metode  pada Deep  Learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN) . Kriteria yang digunakan adalah klasifikasi jumlah orang dalam gambar dan jarak antara setiap orang dalam gambar tersebut. Jarak yang diperbolehkan antara setiap orang adalah 1 meter.  Jika terdapat lebih dari 5 orang  dalam  gambar  (image)  yang  memiliki jarak  antara  masing-masingnya  kurang  dari  1  meter  maka ini  diklasifikasikan sebagai kerumunan yang berpotensi melanggar protokol kesehatan Covid-19. Pada penelitian ini digunakan 2 buah klasifikasi yaitu kerumunan dan tidak berkerumun. Dari hasil pengujian diperoleh nilai rata-rata akurasi, presisi, dan recall masing-masing 91,71, 91,25, dan 92,65.
Kata  Kunci: Deteksi  Kerumunan;  Protokol  Kesehatan  Covid-19;  Kamera ;  Convolutional  Neural  Network  (CNN) ; Deep Learning
Abstract− This study aims to propose a system that is able to detect crowds that have the potential to violate the Covid-19 health protocol. In this case the camera is used to capture objects in the form of images (image). Furthermore, the obtained images are processed using Deep Learning. In this case, the Convolutional Neural Network (CNN) is used. The criteria used are the classification of the number of people in the picture and the distance between each person in the picture. The distance allowed between each person is 1 meter. If there are more than 5 people in the image that have a distance between each of them less than 1 meter, then this is classified as a crowd that has the potential to violate the Covid-19 health protocol. In this study, 2 classifications were used, namely crowd and non-crowded. From the test results obtained the average value of  accuracy, precision, and recall are 91.71, 91.25, and 92.65, respectively.
Keywords : Crowd Detection; Covid-19 Health Protocol; Camera; Convolutional Neural Network (CNN); Deep Learning

## 1. PENDAHULUAN
Hingga  saat  ini,  Indonesia  masih  berjuang  melawan  virus  corona,  sama  seperti  negara-negara  lain  di  dunia. Berdasarkan  data  penyebaran  Covid-19  yang  diperoleh  dari  laman  https://covid19.go.id/peta-sebaran-covid19, terdapat  lebih dari 13.094 kasus, dengan total 1.012.350 kasus terkonfirmasi  virus. Jumlah orang yang sembuh sebanyak  820.356  orang  (81%)  dan  jumlah  orang  yang  meninggal  sebanyak  28.468  orang  (2,8%).  Dari  data tersebut, terlihat bahwa angka kematian relatif tinggi sehingga memerlukan perhatian serius dari pemerintah. Salah satu  upaya  pemerintah  untuk  mencegah  penyebaran  virus  Covid-19  adalah  dengan  melakukan  sosialisasi  agar warga tetap menjaga jarak dan menghindari kerumunan. Terkadang hal ini terkendala oleh kedisiplinan masyarakat itu sendiri.
Biasanya  jika  ada  kerumunan,  maka  aparat  atau  pihak  yang  berwenang  akan  datang  ke  lokasi  untuk membubarkan  kerumunan  tersebut.  Namun  lambatnya  informasi  tentang  terjadinya  kerumunan  warga  yang didapatkan  oleh  aparat  menyebabkan  lambatnya  proses  dalam  pembubaran  kerumunan  tersebut.  Untuk  itu diperlukan suatu sistem yang mampu memberikan informasi kepada pihak yang berwenang jika terjadi kerumunan [1][2]. Penelitian tentang pendeteksian kerumunan ini sudah pernah dilakukan oleh pihak LIPI yang menggunakan quadcopter untuk mendeteksi kerumunan, namun quadcopter memiliki kelemahan antara lain : jarak pengendalian, keterbatasan daya baterai yang hanya mampu bekerja dalam durasi ± 20 menit saja [3]. Di samping itu sistem ini hanya bekerja secara remote control ¸ sehingga harus ada operator yang menjalankan quadcopter tersebut dan tidak terdapat pelaporan adanya kerumunan kepada pihak yang berwenang.
Pada penelitian ini, dirancang sebuah sistem yang mampu mendeteksi kerumunan melalui gambar ( image ). Gambar  tersebut  diperoleh  dari  kamera  yang  terletak  pada  lokasi  yang  telah  ditentukan.  Dalam  hal  ini, Deep Learning digunakan untuk mengidentifikasi jarak antara setiap orang dalam gambar. Deep Learning merupakan metode yang mampu mendeteksi objek dengan sangat baik dan dapat dilakukan secara real time [4]. Dalam hal deteksi  dan  analisis  objek, Deep  Learning mampu  memperoleh  hasil  yang  sangat  baik[5].  Pemrosesan menggunakan GPU ( Graphic Processing Unit ). Jika ada potensi pelanggaran protokol kesehatan Covid-19, sistem akan otomatis mengirimkan pesan WhatsApp kepada pihak berwenang bahwa telah terjadi pelanggaran protokol di  lokasi  tersebut.  Dengan  demikian,  diharapkan  pihak  berwenang  dapat  segera  mengambil  tindakan  untuk membubarkan kerumunan.
Penelitian  yang  dilakukan  untuk  menentukan  kerumunan  telah  pernah  diteliti  oleh  peneliti  sebelumnya, yang terkait dengan deteksi manusia dan pemantauan social distancing [6][7][8][9]. Penelitian ini menggunakan metode OpenCV dan CNN, diperoleh hasil akurasi sebesar 98,2% [10]. CNN merupakan salah satu metode yang memiliki perkembangan sangat pesat yang mampu melakukan pengolahan, analisis dan pendeteksian suatu objek,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3484
baik  gambar  maupun  video  [11]  [12]  [13].  Selanjutnya  penelitian  terkait  keputusan  tentang  jarak  sosial menggunakan  metode  LSTM-RNN  dengan  model  Regresi  JST.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan fakta  bahwa perencanaan  melalui  analisis  prediktif  dapat  ditingkatkan  untuk  memfasilitasi  penerapan  pedoman  jarak  sosial yang lebih efektif selama wabah penyakit pandemi [14][15][16]. Penelitian lain masih  terkait social distancing yaitu menggunakan metode Visual Social Distancing (VSD). Hasil yang diperoleh mampu mendeteksi pose tubuh dengan baik[17]. Adapun penelitian selanjutnya terkait social distancing, penelitian menggunakan drone dengan metode yang digunakan adalah YOLO. Hasil yang didapatkan dari percobaan didapatkan hasil akurasi yang baik yaitu  sekitar  90%  baik  untuk  deteksi  orang  maupun  deteksi  kerumunan[18][19][20][21][22].  Fitur  pertama mendeteksi  pelanggaran social  distancing ,  sedangkan  fitur  kedua  mendeteksi  pelanggaran  memasuki  area terlarang. Dalam penelitian lain, yakni tentang pendeteksian orang untuk peringatan social distancing . Penelitian ini menggunakan metode Segmented ROI , dengan hasil fitur pertama mendeteksi pelanggaran social distancing , sedangkan fitur kedua mendeteksi pelanggaran memasuki area terlarang [23][24][25][26].
Pada  penelitian  ini,  akan  dilakukan  pendeteksian  kerumunan  pada  suatu  lokasi,  di  mana  sistem  akan mengklasifikasikan 2 kategori, yaitu berkerumun dan tidak berkerumun. Kriteria yang digunakan adalah klasifikasi jumlah orang dalam gambar dan jarak antara setiap orang dalam gambar tersebut. Jarak yang diperbolehkan antara setiap orang adalah 1 meter. Jika terdapat lebih dari 5 orang dalam gambar (image) yang memiliki jarak antara masing-masingnya kurang dari 1 meter maka ini diklasifikasikan sebagai kerumunan yang berpotensi melanggar protokol kesehatan Covid-19.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Penelitian
Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah dataset sendiri yang diambil menggunakan kamera handphone 16 MP. Data yang digunakan berupa data foto. Data foto yang digunakan adalah 50 foto, di mana 25 foto orang berkerumun  dan  25  foto  orang  yang  tidak  berkerumun.  Data  tersebut  di- augmented menjadi  1000  foto.  Data pertama yang digunakan adalah data foto di mana terdapat 5 orang atau lebih dalam kondisi yang memiliki jarak satu  sama  lain  kurang  dari  1  meter.  Data  ini  diklasifikasikan  sebagai  data  berkerumun.  Data  foto  orang  yang berkerumun dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 . Foto Orang Berkerumun
Data kedua yang digunakan adalah data foto di mana terdapat beberapa orang dalam kondisi yang berjarak lebih dari 1 meter satu sama lain. Ada yang berdekatan, namun jumlahnya tidak mencapai 5 orang atau lebih. Data foto orang yang tidak berkerumun dapat dilihat pada gambar 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3484
2.2. Solusi Arsitektur

## Gambar 3. Solusi Arsitektur
Pada gambar 3 di atas dapat dilihat blok diagram dari sistem yang diusulkan. Pada sistem tersebut terdapat proses image capture , resize image , CNN Model, Load Network . Hasil dari pross klasifikasi menggunakan metode CNN  ini  ada  2  (dua)  yaitu  ;  “berkerumun”  dan  :tidak  berkerumun”.  Proses  menangkap  gambar (image) ini menggunakan webcam  eksternal. Output dari  kamera ini berupa gambar dengan ukuran 640 x 320 pixel. Total gambar yang dicapture untuk kebutuhan penelitian ini adalah 50 Gambar ( image ). Proses resize image diperlukan agar cocok dalam pemrosesan berikutnya pada CNN (Convolutional Neural Network) . Dari banyak literatur yang ditemukan pada umumnya arsitektur Alexnet menggunakan gambar ( image ) dengan ukuran pixel : 224 x 224 x 3 dan 227 x 227 x 3. Namun disini dipilih ukuran 227 x 227 x 3, yaitu 227 pixel lebar ( width ) dan 227 pixel tinggi ( height ) dan 3 channel (kanal) yaitu R ( red ), G ( green ) dan B ( blue ). Berikut contoh proses resize menggunakan MATLAB : gambar = imread('foto1.jpg'); figure('Name','Data sebelum diresize'); imshow(gambar); img = imresize(gambar,[227 227]); figure('Name','Data setelah diresize'); imshow(img);

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada Convolutional Neural Network (CNN), gambar (image) dikelompokkan ke dalam 2 (dua) buah folder . Hal ini disesuaikan dengan jumlah klasifikasi yang dihasilkan, yaitu “berkerumun” dan “tidak berkerumun”. Folder pertama  menyimpan  gambar  ( image )  untuk  data  latih  ( training )  “berkerumun”  dan folder kedua  menyimpan gambar ( image ) untuk data latih ( training ) “tidak berkerumun. Jumlah foto pada setiap folder ada sebanyak 25 buah foto. Masing-masing foto ini diaugmented sebanyak 20 kali, sehingga jumlah foto pada setiap folder menjadi 500 buah foto. Total foto pada kedua folder adalah 1000 buah foto. Berikut salah satu cara melakukan augmented terhadap foto untuk data ‘orang yang berkerumun’ menggunakan MATLAB.
Img1 = imread('foto1.jpg'); figure('Name','Data sebelum diaugmented'); imshow(img1); for i = 1:20 %putar image disini sudut_putar = randi(350); img2 = imrotate(img1,sudut_putar); fname=[‘Berkerumun’num2str(i) '.jpg']; imwrite(img2,fname,'jpg'); %Berkerumun1.jpg s/d Berkerumun20.jpg berasal dari Foto Orang Berkerumun1 (foto1.jpg) % .... %Berkerumun475.jpg s/d Berkerumun500.jpg berasal dari Foto Orang Berkerumun25 (foto25.jpg) End
Pada  proses augmented tersebut  dapat  dilihat  bahwa file foto1.jpg  diaugmented  menjadi  20  buah  foto dengan merotasi gambar ( image ) secara random mulai dari rotasi 0 derajat sampai 350 derajat. Ini bertujuan agar hasil augmented gambar ( image ) yang diperoleh menjadi lebih bervariasi. Hasil augmented ini menjadi file baru dengan  nama  ‘Berkerumun1.jpg’  s/d  ‘Berkerumun20.jpg’.  Selanjutnya  untuk  foto2.jpg  diaugmented  sehingga

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3484
menjadi file baru dengan nama ‘Berkerumun21.jpg’ s/d  ‘Berkerumun40.jpg’. Begitu seterusnya sampai dengan foto25.jpg  yang  juga  diaugmented  sehingga  menjadi file baru  dengan  nama  ‘Berkerumun475.jpg’  s/d ‘Berkerumun500.jpg’.
Selanjutnya dilakukan lagi augmented terhadap foto orang yang tidak berkerumun.  Caranya hampir sama dengan logika program  untuk foto  orang yang berkerumun, perbedaannya hanya terletak pada sumber foto dan nama file hasil augmentednya. Berikut salah satu cara melakukan augmented terhadap foto untuk data ‘orang yang tidak berkerumun’ menggunakan MATLAB.
Img1 = imread('foto26.jpg'); figure('Name','Data sebelum diaugmented'); imshow(img1); for i = 1:20 %putar image disini sudut_putar = randi(350); img2 = imrotate(img1,sudut_putar); fname=[‘Tidak_berkerumun’num2str(i) '.jpg']; imwrite(img2,fname,'jpg'); %          Tidak_Berkerumun1.jpg  s/d  Tidak_Berkerumun20.jpg  berasal  dari  Foto  Orang  Tidak  Berkerumun1 (foto26.jpg) % .... %     Tidak_Berkerumun975.jpg s/d Tidak_Berkerumun1000.jpg berasal dari Foto Orang Tidak Berkerumun25 (foto50.jpg) End Pada  proses augmented tersebut  dapat  dilihat  bahwa  file  foto26.jpg  diaugmented  menjadi  20  buah  foto dengan merotasi gambar ( image ) secara random mulai dari rotasi 0 derajat sampai 350 derajat. Ini bertujuan agar hasil augmented gambar ( image ) yang diperoleh menjadi lebih bervariasi. Hasil augmented ini menjadi file baru dengan  nama  ‘Tidak_Berkerumun1.jpg’  s/d  ‘Tidak_Berkerumun20.jpg’.    Selanjutnya  untuk  foto27.jpg diaugmented sehingga menjadi file baru dengan nama ‘Tidak_Berkerumun21.jpg’ s/d ‘Tidak_Berkerumun40.jpg’. Begitu  seterusnya  sampai  dengan  foto50.jpg  yang  juga  di augmented sehingga  menjadi file baru  dengan  nama ‘Tidak_Berkerumun975.jpg’ s/d ‘Tidak_Berkerumun1000.jpg’. Semua file mulai dari ‘Tidak_Berkerumun1.jpg’ s/d ‘Tidak_Berkerumun500.jpg’ disimpan dalam folder dengan nama ‘Tidak Berkerumun’. Setelah semua data  input  ‘Berkerumun’  dan  ‘Tidak  Berkerumun’  diperoleh,  maka  dilakukan  pelatihan  data  ( training ). Selanjutnya dilakukan pengujian klasifikasi ‘Orang Berkerumun’ dan ‘Orang Tidak Berkerumun’.
3.1. Hasil Pengujian Klasifikasi “Orang Berkerumun”
Pengujian ini dilakukan dengan memilih salah satu foto orang berkerumun. Salah satu hasil pengujian dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4 . Hasil Foto Orang Berkerumun
Pada  gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  foto  yang  dideteksi  dilengkapi  dengan  pesan  klasifikasi  “Orang Berkerumun”. Output yang dihasilkan sesuai dengan objek foto yang diuji yaitu objek foto orang berkuruman.
3.2. Hasil Pengujian Klasifikasi “Orang Tidak Berkerumun”
Pengujian ini dilakukan dengan memilih salah satu foto orang yang tidak berkerumun. Salah satu hasil pengujian dapat dilihat pada gambar 5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3484
Pada gambar 5 dapat dilihat bahwa foto yang dideteksi dilengkapi dengan pesan klasifikasi “Orang Tidak Berkerumun”.  Output  yang  dihasilkan  sesuai  dengan  objek  foto  yang  diuji  yaitu  objek  foto  orang  tidak berkuruman.
Pengujian dilakukan pada 50 sampel foto. Jumlah orang dalam gambar bervariasi dari 2 hingga 7 orang. Kemudian  sampel  foto  tersebut  ditambah  sehingga  menjadi  1000  foto.  Teknik  pengujian  dilakukan  dengan menentukan nilai TP, TN, FP dan FN, di mana TP adalah singkatan dari jumlah true positive ; TN adalah singkatan dari bilangan negatif benar; FP singkatan dari jumlah positif palsu; FN adalah singkatan dari jumlah negatif palsu.
Rumus Akurasi = (TP + TN ) / (TP+FP+FN+TN)
Rumus Precission = (TP) / (TP+FP) Rumus Recall = (TP) / (TP + FN) Pengujian  dilakukan  dengan  software  MATLAB  2020a  pada  laptop  Core  I7  8th  Generation  software MATLAB 2020a. Hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 1 berikut .
Tabel 1 . Hasil Pengujian

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan pada penelitian ini, menunjukan bahwa metode Convolutional Neural Network (CNN)  sangat  baik  dalam  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  objek.  Dimana  metode  CNN  mampu menentukan foto orang berkerumun dan foto orang tidak berkerumun dengan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil rata-rata akurasi, presisi, dan recall masing-masing 91.71, 91,25, dan 92,65.

## REFERENCES
[1] W. Wang, Y. Wang, M. Zhou, and W. Nie, “A Novel Vital Sign Sensing Algorithm for Multiple People Detection Based on FMCW Radar,” Asia-Pacific Microw. Conf. Proceedings, APMC, vol. 2020-Decem, pp. 1104–1106, 2020.
[2] Y. Sahraoui, C. A. Kerrache, A. Korichi, B. Nour, A. Adnane, and R. Hussain, “D eep D ist : A D eep -L earning -B ased I o V F ramework for R eal -T ime O bjects and D istance V iolation D etection,” no. September, 2020.
[3] P. Somaldo, F. A. Ferdiansyah, G. Jati, and W. Jatmiko, “Developing Smart COVID-19 Social Distancing Surveillance Drone using YOLO Implemented in Robot Operating System simulation environment,” IEEE Reg. 10 Humanit. Technol. Conf. R10-HTC, vol. 2020-Decem, 2020.
[4] K. Bhambani, T. Jain, and K. A. Sultanpure, “Real-Time Face Mask and Social Distancing Violation Detection System using YOLO,” Proc. B-HTC 2020 - 1st IEEE Bangalore Humanit. Technol. Conf., 2020.
[5] G. V. Shalini, M. K. Margret, M. J. S. Niraimathi, and S. Subashree, “Social Distancing Analyzer Using Computer Vision and Deep Learning,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1916, no. 1, 2021.
[6] Y. C. Hou, M. Z. Baharuddin, S. Yussof, and S. Dzulkifly, “Social Distancing Detection with Deep Learning Model,” 2020 8th Int. Conf. Inf. Technol. Multimedia, ICIMU 2020, no. April, pp. 334–338, 2020.
[7] M. K. Mudaraddi, “Social Distancing Using AI and Deep Learning,” Int. J. Res. Appl. Sci. Eng. Technol., vol. 9, no. VII, pp. 1816–1822, 2021.
[8] S. Yadav, “Deep Learning based Safe Social Distancing and Face Mask Detection in Public Areas for COVID-19 Safety Guidelines Adherence,” Int. J. Res. Appl. Sci. Eng. Technol., vol. 8, no. 7, pp. 1368–1375, 2020.
[9] D.  J.  Borkovich,  M.  Ga,  R.  J.  Skovira,  and  F.  Kohun,  “Virtual  Social Distancing:  a  Digital  Ethnography of  Online Learning,” Issues Inf. Syst., vol. 22, no. 4, pp. 244–257, 2021.
[10]  R.  Jadhav,  S.  Phule,  and  P.  Univaersity,  “Human  Detection  and  Monitoring  Social  Distancing  for  Covid-19  Using OpenCV and CNN,” J. Xidian Univ., vol. 15, no. 1, pp. 335–339, 2021.
[11]  I. Amerini, C. T. Li, and R. Caldelli, “Social Network Identification Through Image Classification with CNN,” IEEE Access, vol. 7, pp. 35264–35273, 2019.
[12]  S. K. Jarraya, M. H. Alotibi, and M. S. Ali, “A deep-CNN crowd counting model for enforcing social distancing during COVID19 Pandemic: Application to Saudi Arabia’s public places,” Comput. Mater. Contin., vol. 66, no. 2, pp. 1315– 1328, 2020.
[13]  Y. Verbelen, S. Kaluvan, U. Haller, M. Boardman, and T. B. Scott, “Design and implementation of a social distancing and contact tracing wearable,” Colloq. Inf. Sci. Technol. Cist, vol. 2020-June, pp. 466–471, 2020.
[14]  M. Aledhari, R. Razzak, R. M. Parizi, and A. Dehghantanha, “A Deep Recurrent Neural Network to Support Guidelines and Decision Making of Social Distancing,” Proc. - 2020 IEEE Int. Conf. Big Data, Big Data 2020, pp. 4233–4240, 2020.
[15]  V. Zope, N. Joshi, S. Iyengar, and K. Mahadevan, “Pr ep rin pe er r Pr ep rin t n ot pe,” no. Icicnis, pp. 140–148, 2020.
[16]  T. Pardhu, D. V. S. C. Babu, and E. Amareshwar, “Design of Obstacle Detection System for Visually Challenged People,” Int. J. Recent Technol. Eng., vol. 8, no. 5, pp. 5–8, 2020.
No. Type Accuracy (%) Precission (%) Recall (%) 1 Foto Orang Berkerumun 93.45 94.2 96.7 2 Foto Orang Tidak Berkerumun 89.97 88.3 88.6 Average 91.71 91.25 92.65

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3484
[17]  M. Aghaei, M. Bustreo, Y. Wang, G. Bailo, P. Morerio, and A. Del Bue, “Single Image Human Proxemics Estimation for Visual Social Distancing,” pp. 2784–2794, 2021.
[18]  B. Abdulsalam Abdulrahman and A. Ali Mohammed, “Detection and classification of falling in elderly people using customized deep learning algorithm,” J. Zankoy Sulaimani - Part A, vol. 23, no. 1, pp. 119–130, 2021.
[19]  W. Kurniawan, S. Ibrahim, and M. Sulistyo, “People detection and tracking methods for intelligent surveillance system,” AIP Conf. Proc., vol. 2217, no. April, 2020.
[20]  S.  Lakshmi,  P.  Kavipriya,  M.  R.  Ebenezar  Jebarani,  and  T.  Vino,  “A  Novel  Approach  of  Human  Hunger  Detection especially for physically challenged people,” Proc. - Int. Conf. Artif. Intell. Smart Syst. ICAIS 2021, pp. 921–927, 2021.
[21]  W. Choi and E. Shim, “Optimal strategies for social distancing and testing to control COVID-19,” J. Theor. Biol., vol. 512, p. 110568, 2021.
[22]  Y.  Guo,  W.  Qin,  Z.  Wang,  and  F.  Yang,  “Factors  influencing  social  distancing  to  prevent  the  community  spread  of COVID-19 among Chinese adults,” Prev. Med. (Baltim)., vol. 143, no. December 2020, p. 106385, 2021.
[23]  A. H. Ahamad, N. Zaini, and M. F. A. Latip, “Person Detection for Social Distancing and Safety Violation Alert based on Segmented ROI,” Proc. - 10th IEEE Int. Conf. Control Syst. Comput. Eng. ICCSCE 2020, no. August, pp. 113–118, 2020.
[24]  K. Zheng, F. Wu, and X. Chen, “Laser-based people detection and obstacle avoidance for a hospital transport robot,” Sensors (Switzerland), vol. 21, no. 3, pp. 1–24, 2021.
[25]  S. Majhi, S. K. Nayak, S. S. Barik, K. Singh, and S. Biswal, “Real-time Object Detection and Recognition Using Deep Learning with YOLO Algorithm for Visually Impaired People,” J. Xidian Univ., vol. 14, no. 4, pp. 2354–2362, 2020.
[26]  Y. Zhou, “Deep learning based people detection, tracking and re-identification in intelligent video surveillance system,” Proc. - 2020 Int. Conf. Comput. Data Sci. CDS 2020, pp. 443–447, 2020.