1,472 Personen -Gait-Erkennungsdaten in Überwachungsszenen

"Gangerkennungsdaten

Sicherheitsdaten

intelligente Sicherheitsdaten

Daten zur Erkennung von lebenden Gesichtern

Daten zur Authentifizierung von lebenden Gesichtern

Daten zur Identitätserkennung

intelligente Überwachungsdaten

Daten zu Überwachungsszenen

Sammlung von Überwachungsdaten "

1,472 Personen wurden in Überwachungsszenarien hinsichtlich ihrer Gangart erfasst. Die Daten wurden im Freien erhoben. Die Daten umfassen Männer und Frauen aller Altersgruppen, von Kindern bis zu Senioren. Die Datenvielfalt umfasst verschiedene Zeiträume, verschiedene Überwachungskameras und verschiedene Szenarien. Die Daten können für Aufgaben wie die Erkennung der Gangart in Überwachungsszenarien verwendet werden.

Dies ist ein kostenpflichtiger Datensatz für kommerzielle Zwecke, Forschungszwecke und mehr. Lizenzierte, fertige Datensätze helfen, KI-Projekte in Gang zu bringen.

Spezifikationen

Größe der Daten

1,472 Personen, eine Person sammelt 7 Videos.

Verteilung des Personals

Ethnizität: gelb; Geschlecht: 865 männlich, 607 weiblich; Alter: 106 unter 18, 1,108 zwischen 18 und 45, 111 zwischen 46 und 60 und 147 über 60.

Akquisitionsumgebung

Außenraum-Szenen

Vielfalt der Sammlung

Verschiedene Zeiträume, verschiedene Überwachungskameras, verschiedene Szenen

Erfassungsgeräte

Überwachungskamera

Erfassungswinkel

Blick von oben

Erfassungszeit

Tag, Nacht

Datenformat

Videodatenformat: .mp4

Sammlung von Inhalten

Erfassung von Gangbild-Videodaten unter verschiedenen Überwachungskameras

Genauigkeit

Erfassungsgenauigkeit: Basierend auf der Genauigkeit der erfassten Bewegungen muss die Präzision über 95% betragen; Genauigkeit der Kennzeichnung,die Labeling-Genauigkeit muss über 95% liegen.

Empfohlener Datensatz

12,352 Bilder Daten von bewegten Dingen

12,352 Daten zur Erfassung der Handhabung von Objekten, dieser Datensatz wird für die Erkennung der Handhabung von Objekten verwendet, enthält mehrere Szenen, der Erfassungswinkel ist die Draufsicht, und alle Fußgänger, die auf dem Bildschirm erscheinen, sind mit Anmerkungen versehen, dieser Datensatz kann verwendet werden, um die Personen zu identifizieren, die die Objekte in den Überwachungsszenen wie Parks, Lagerhäusern, Straßen usw. handhaben.

Menschliches Verhalten bewegte Objekte Überwachungsperspektive Szenen im Freien mehrere Szenen mehrere Zeiträume

6,003 Videos-Erfassen von Verhaltensdaten

6,003 Segmente von Videodaten zum Verhalten von Menschenansammlungen. Die Daten decken eine Vielzahl von Szenarien, verschiedene Zeiträume und unterschiedliche Dichten von Menschenansammlungen ab. Die Daten können für die Erkennung des Verhaltens von Menschenmengen, die Erkennung des Verhaltens von Menschenmengen, die Erkennung des Verhaltens von Menschenansammlungen, die Erkennung des Verhaltens von Menschenansammlungen und andere Aufgaben verwendet werden.

Crowd-Videodaten Sammeln von Videodaten Sammlung von Crowd-Daten Sammlung von Daten Daten zur Erkennung menschlicher Körper Daten zur Identifizierung menschlichen Verhaltens Sicherheitsdaten Daten zu abnormalem Verhalten Polnisch Polen Sprache Asr

1,274 Videos-Daten zum Verhalten beim Besteigen von Zäunen

Die 1,274 Videodaten zum Verhalten über den Zaun hinweg umfassen sowohl Innen- als auch Außenszenen. Die Daten umfassen mehrere Szenen, mehrere Aufnahmewinkel und mehrere Auflösungen. Die Daten können zur Erkennung menschlichen Verhaltens, zur Identifizierung abnormalen Verhaltens und für andere Aufgaben verwendet werden.

Fence Climb Behavior Data Daten zur Erkennung des menschlichen Körpers Daten zur Identifizierung des menschlichen Verhaltens Sicherheitsdaten Daten über abnormales Verhalten

21,404 Bilder-Daten zur Erkennung menschlicher Körperhaltungen in Hausszenen

21,404 Daten zur Erkennung der menschlichen Körperhaltung in Wohnräumen. Zu den Datenszenen gehören 101 verschiedene reale Innenraumszenen zu Hause. Die Geschlechterverteilung ist männlich und weiblich, und die Altersverteilung ist hauptsächlich jung und mittleren Alters. Die Vielfalt der Daten umfasst mehrere Szenen, mehrere Zeiträume, mehrere Aufnahmehöhen, mehrere Körperschattierungen und mehrere Aufnahmeabstände. Was den Erfassungsinhalt betrifft, so wurden die Daten zur menschlichen Körperhaltung in verschiedenen häuslichen Szenarien erfasst, wobei der menschliche Körper im Liegen, auf der Seite liegend oder auf dem Bauch liegend aufgenommen wurde. Der rechteckige Rahmen des menschlichen Körpers wurde mit einem Etikett versehen. Die Daten können für Aufgaben wie die Erkennung des menschlichen Körpers in Heimszenen verwendet werden.

Heimszene Erkennung menschlicher Körperhaltungen mehrere Szenen mehrere Zeiträume mehrere Erfassungshöhen mehrere Verdeckungen des menschlichen Körpers mehrere Erfassungsabstände rechteckige Begrenzungsrahmen des menschlichen Körpers

40 Personen-Daten zur Erhebung von Sicherheitsanzügen

40 Personen waren sicher gekleidet, um Daten zu erfassen. Jede Person nahm 24 Videos auf, von denen jedes etwa 30 Sekunden lang war. Die Geschlechterverteilung war männlich und weiblich, und die Altersverteilung war jung und mittleren Alters. Die Aufnahmeszenen bestanden aus 2 Innenraumszenen und 2 Außenszenen. Die Aufnahmewinkel waren Aufriss und Draufsicht. Die Vielfalt der Erfassung umfasst mehrere Szenen, mehrere Aktionen, mehrere Blickwinkel und mehrere Sicherheitsausrüstungen. Die Daten können für Aufgaben wie die Erkennung und Identifizierung von Sicherheitskleidung für Elektropersonal verwendet werden.

Sicherheitskleidung Innenszenen Außenszenen mehrere Szenen mehrere Aktionen mehrere Blickwinkel mehrere Ausrüstungen für die Sicherheitskleidung Detektion und Erkennung der Sicherheitskleidung für das Energiepersonal

2,769 Personen-CCTV Re-ID Daten in Europa

Re-ID-Daten für 2,769 Personen in europäischen Überwachungsszenarien. Die Daten umfassen Männer und Frauen, die ethnische Verteilung ist weiß, schwarz und gelb, und die Altersverteilung ist Kinder bis ältere Menschen. Die Datenvielfalt umfasst verschiedene Altersgruppen, verschiedene Zeiträume, verschiedene Kameras, verschiedene Körperausrichtungen und Körperhaltungen. Was die Beschriftung betrifft, so werden rechteckige menschliche Rahmen und 15 menschliche Attributinformationen beschriftet. Die Daten können für Aufgaben wie die Re-ID verwendet werden.

Europäisch CCTV Re-ID verschiedene Altersgruppen verschiedene Zeiträume verschiedene Kameras verschiedene Körperausrichtungen und -haltungen die rechteckigen Bounding Boxes des menschlichen Körpers die rechteckigen Bounding Boxes

4,001 Personen Einzelobjekt-Multi-View-Tracking-Daten

Der Datensatz wurde in Innen- und Außenszenen (z. B. in Supermärkten, Einkaufszentren, Stadtvierteln usw.) gesammelt, wobei jede Zielperson von mindestens 7 Kameras erfasst wurde. Die Vielfalt dieses Datensatzes umfasst verschiedene Altersgruppen, verschiedene Zeiträume, verschiedene Kameras, verschiedene Körperausrichtungen und -haltungen sowie verschiedene Aufnahmeszenarien. 4,001 Einzelpersonen-Kreuzkopf-Tracking-Daten können für Computer-Vision-Aufgaben wie Zielerkennung und Zielverfolgung verwendet werden.

Multiview-Tracking Überwachungsszenen Menschlicher Körper Mehrere Szenen

58,255 Blätter mit Zielerfassungsdaten in Baustellenszenen

58,255 Blätter mit Daten zur Zielerfassung in Szenen vor Ort. Die Daten umfassen die gelbe Bevölkerung. Zu den Erfassungsgeräten gehören Handys und Überwachungskameras. Die Datenvielfalt umfasst mehrere Geräte, mehrere Beleuchtungsbedingungen, mehrere Szenarien und mehrere Erfassungszeiten. 58,255 Zielerkennungsdaten von Baustellen können für Aufgaben wie Helm-, Warnwesten- und Personenerkennung verwendet werden.

Mehrere Geräte mehrere Beleuchtungsbedingungen mehrere Szenen mehrere Erfassungszeiträume Schutzhelm reflektierende Weste menschliche Körpererkennung