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hogar > Todos los Datasets de categorías > Datasets de visión artificial > 1.022 personas datos Re-ID vigilancia

1.022 personas datos Re-ID vigilancia

Re-ID

escenas exteriores

múltiples grupos edad

múltiples escenas

diferentes alturas cámara

diferente ropa estacional

diferentes posturas movimiento

1.022 Datos Re-ID para escenarios de vigilancia humana. Las escenas son exteriores. Los datos abarcan tanto a hombres como a mujeres, y la distribución por edades es juvenil, adulto joven y de mediana edad, siendo la de adulto joven la principal. La diversidad de datos incluye diferentes grupos de edad, múltiples escenas, diferentes ángulos de toma, diferentes orientaciones y posturas corporales, y diferentes vestidos de temporada. En cuanto a la anotación, se etiquetan fotogramas rectangulares del cuerpo humano y 15 tipos de información sobre atributos del cuerpo humano. Los datos pueden utilizarse para tareas como la reidentificación.

Este Dataset es de pago para uso comercial, investigación y más. Los Datasets licenciados y listos para usar ayudan a impulsar proyectos de IA.

Especificaciones

Especificaciones

Escala de datos

1.022 personas, 58 imágenes por persona

Distribución de personal

Distribución de género: 306 hombres, 716 mujeres; distribución racial: raza amarilla; rango etario: 35 niños, 69 estudiantes, 407 jóvenes, 263 mediana edad, 248 ancianos

Entorno de captura

Escenas exteriores

Diversidad de captura

Cubre diferentes grupos etarios, múltiples escenarios, diferentes ángulos de captura, diferentes orientaciones y posturas corporales, diferentes vestimentas estacionales

Equipos de captura

Cámara, resolución de imagen 1.920x1.080

Ángulo de captura

Visión normal, vista superior

Tiempo de captura

Día

Formato de datos

El formato de los datos de imagen es .jpg, y el formato del archivo de anotación es .json.

Contenido de etiquetado

Cuadro delimitador rectangular corporal, 15 tipos de información de atributos corporales; etiquetado de género, etnia, número de cámara, altura de cámara de la persona recolectada

Precisión

El cuerpo humano rectangular caja alrededor de la compensación no son más de tres píxeles para pasar, la detección de la caja de pasar la tasa de no menos de 97%; cuerpo humano atributo de etiquetado de precisión de no menos de 97%; etiquetado de precisión de 97% o más

Ejemplo

Ejemplo

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12.352 imágenes de datos de recolección y anotación de objetos transportados

12.352 imágenes de datos anotados de recolección de objetos transportados, este conjunto de datos se utiliza para la detección de transporte de objetos, incluye múltiples escenarios, ángulo de recolección desde arriba, se han anotado todas las personas que aparecen en la escena, este conjunto de datos se puede utilizar para identificar personas que transportan objetos en escenarios de vigilancia como parques industriales, almacenes, calles.

Comportamiento humano objetos móviles perspectiva vigilancia escenas exteriores múltiples escenas múltiples períodos tiempo

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6.003 datos de video de comportamiento de aglomeración de multitudes, los datos cubren múltiples escenarios, múltiples franjas horarias, multitudes aglomeradas con diferentes densidades. Los datos se pueden utilizar para tareas como detección de comportamiento de multitudes, reconocimiento de comportamiento de multitudes, detección de comportamiento de aglomeración, reconocimiento de comportamiento de aglomeración.

Datos vídeo multitudes datos vídeo reuniones recolección datos multitudes recolección datos reuniones datos detección cuerpo humano datos identificación comportamiento humano datos seguridad datos comportamiento anómalo

1.274 segmentos de datos de video de comportamiento de saltar vallas

1.274 datos de video de comportamiento de saltar vallas incluyen escenas interiores y exteriores. Los datos cubren múltiples escenarios, múltiples ángulos de filmación, múltiples resoluciones. Los datos se pueden utilizar para tareas como detección de comportamiento humano, reconocimiento de comportamiento anómalo.

Datos comportamiento escalar valla datos detección cuerpo humano datos identificación comportamiento humano datos seguridad datos comportamiento anómalo

21.404 imágenes de datos de detección de postura corporal en escenas del hogar

21.404 datos de detección de postura humana en escenas domésticas. Los escenarios de datos incluyen 101 escenarios reales domésticos interiores diferentes. La distribución de género es hombre, mujer, la distribución de edad se centra principalmente en jóvenes y adultos. La diversidad de datos incluye múltiples escenarios, múltiples franjas horarias, múltiples alturas de filmación, múltiples oclusiones corporales, múltiples distancias de filmación. En términos de contenido de recopilación, se recopilan datos de postura humana en diferentes escenarios domésticos, el cuerpo humano está en postura supina, de lado o prona. En términos de anotación, se anotan cuadros delimitadores rectangulares del cuerpo humano. Los datos se pueden utilizar para tareas como la detección humana en escenarios domésticos.

Escena hogar detección postura humana múltiples escenas múltiples períodos tiempo múltiples alturas captura múltiples oclusiones cuerpo humano múltiples distancias captura cuadros delimitadores rectangulares cuerpo humano

40 personas de datos de captura de vestimenta de seguridad

Datos de recopilación de indumentaria de seguridad de 40 personas. Se recopilaron 24 videos por persona, cada video tiene una duración de aproximadamente 30s. La distribución de género es hombre, mujer, la distribución de edad es joven y mediana edad. Los escenarios de recopilación incluyen 2 escenarios interiores y 2 escenarios exteriores. El ángulo de recopilación es desde abajo y desde arriba. La diversidad de recopilación incluye múltiples escenarios, múltiples acciones, múltiples ángulos, múltiples equipos de indumentaria de seguridad. Los datos se pueden utilizar para tareas como detección y reconocimiento de indumentaria de seguridad del personal eléctrico.

Vestimenta seguridad escena interior escenas exteriores múltiples escenas múltiples acciones múltiples ángulos múltiples equipos vestimenta seguridad detección y reconocimiento vestimenta seguridad personal eléctrico

2.769 personas de datos Re-ID en escenarios de vigilancia europeos

Datos de Re-identificación (Re-ID) de 2.769 personas en vigilancia europea: Cubre ambos géneros y etnias (caucásicos, afrodescendientes, asiáticos orientales) con edades desde niños hasta ancianos. Incluye diversidad etaria, horaria, de cámaras múltiples, orientaciones y posturas corporales. Se han etiquetado cuadros delimitadores humanos y 15 atributos corporales. Puede aplicarse a tareas de Re-ID.

Europeo CCTV Re-Identificación (Re-ID) diferentes grupos etarios diferentes períodos temporales diferentes cámaras diferentes orientaciones y posturas corporales cajas delimitadoras rectangulares corporales cajas delimitadoras rectangulares

4.001 personas datos seguimiento mono-objeto cruz-cabeza

4.001 datos de seguimiento cruzado de cabezas para objetivos individuales. Lugares de recopilación: escenarios interiores y exteriores (ej: supermercados, centros comerciales, comunidades, etc.), donde cada persona objetivo cruza al menos 7 cámaras. Diversidad del conjunto: diferentes grupos de edad, períodos temporales, cámaras, orientaciones corporales, posturas y escenarios de captura. 4.001 datos de seguimiento cruzado de cabezas para objetivos individuales pueden usarse para tareas de visión por computadora como detección de objetivos y seguimiento de objetivos.

Seguimiento multivista Escenas vigilancia Cuerpo humano Múltiples escenas

58.255 imágenes datos detección objetos escenas construcción

58.255 hojas de datos de detección de objetivos en escenas de sitios. Los datos cubren la carrera amarilla. Los dispositivos de adquisición incluyen teléfonos móviles, cámaras de vigilancia. La diversidad de datos incluye múltiples dispositivos, múltiples condiciones de iluminación, múltiples escenas y múltiples tiempos de recogida. Los 58.255 datos de detección de objetivos en escenas de obras pueden utilizarse para tareas como la detección de cascos, chalecos reflectantes y personas.

Múltiples dispositivos Múltiples condiciones iluminación Múltiples escenas Múltiples períodos recolección Casco seguridad Chaleco reflectante Detección cuerpo humano

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