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Erkennung menschlicher Körperhaltungen
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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.
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
21,404 Blätter, ein Bild enthält nur einen menschlichen Körper
Verteilung des Personals
Geschlechterverteilung: männlich, weiblich; Altersverteilung: von jung bis alt, hauptsächlich junges und mittleres Alter; Ethnizitätsverteilung: gelb
Akquisitionsumgebung
101 verschiedene Innenraumszenen aus dem wirklichen Leben
Vielfalt der Daten
Mehrere Szenen, mehrere Zeiträume, mehrere Aufnahmehöhen, mehrere Körperschattierungen und mehrere Aufnahmeentfernungen werden abgedeckt.
Erfassungsgeräte
Überwachungskamera mit einer Auflösung von 1,920*1,080, 2,560*1,920
Erfassungswinkel
Blick von oben
Erfassungshöhe
1m, 1,5m, 2m
Erfassungszeit
Tag, Nacht
Datenformat
Bilddatenformat: .jpg, Markierungsdateiformat: .json und .xml
Sammlung von Inhalten
Erfassung menschlicher Haltungsdaten in verschiedenen Heimszenarien, in denen der menschliche Körper liegt, auf der Seite liegt oder auf dem Bauch liegt.
Inhalt des Markups
Kennzeichnung des menschlichen Körperrechtecks
Genauigkeit
Die Abweichung der rechteckigen Umrandung der Personen darf nicht mehr als drei Pixel betragen, die Erkennungsrate der Umrandung muss mindestens 97% betragen, die Genauigkeit der Beschriftung der Personen muss mindestens 97% betragen, die Genauigkeit der Beschriftung der Tags muss mindestens 97% betragen
Spezifikationen
Probe
Empfohlener Datensatz
