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冲机器比了个心,竟然被它发现了

最近火热的人脸识别技术想必大家都有一定的了解,什么“刷脸闸机”、“刷脸售货机”、“刷脸支付”等等,这些应用都深刻的帮助我们了解到人脸识别技术的实际应用。那么,你听说过“人体分析”技术吗?what?这是要识别人体各个器官吗?哈哈…现在就让我们一起了解什么是“人体分析”吧。

人体分析,就是识别图像中人体的关键点、属性、手势等信息。

如果说人脸识别能够识别“你是谁?”,那么人体分析就是能够识别“你有什么特点?”、“你在做什么?”,比如说之前某音的尬舞机功能,就是基于人体的舞蹈动作视频,通过人体分析技术,检测追踪人体,定位各个关键点,判断动作是否标准,从而得到整体分数。

 精准又智能 

 实力派的核心能力是什么? 

百度人体分析技术,是基于深度学习的人体识别方案,提供人体检测与追踪、关键点定位、属性分析、人流量统计、手势识别、人像分割等能力。

 人体关键点识别 

可以精准定位人体的14个核心关键点,包含四肢、脖颈、鼻子等部位,支持人体位置重叠、遮挡、背面、侧面、中低空俯拍、大动作等复杂场景。

 人体属性识别 

识别人体的20余类属性和行为,包含性别年龄、服饰类别、服饰颜色、佩戴物、身体朝向、是否抽烟、是否使用手机等。支持中低空俯拍视角、人体重叠、遮挡、背面、侧面、动作变化等复杂场景。

 人像分割 

主要识别人体的轮廓范围,将人体轮廓与图像背景进行分离。支持人体位置重叠、遮挡、背面、侧面等复杂场景,适应各类人体姿态。

最终可用于拍照背景替换、照片合成、人体特效等应用,如下图:

 手势识别 

能够精准识别22种常见手势(6类双手手势,16类单手手势),包括 OK、手掌、食指、拳头、比心、数字等;支持多手部检测和动态手势识别,适应自拍、他人拍摄、各种角度,适用于手势特效、智能家居手势交互等场景。

 人流量统计 

针对监控场景,统计图像中的人体个数和流动趋势,支持动态人流统计。以头肩为主要识别目标统计人数,无需正脸、全身照。无人数上限,广泛适用于机场、车站、商场、展会、景区、学校等人群密集场所。

静态人流统计(主要适用于中高空人流密集场景)

动态人流统计(主要适用于低空出入口场景)

 驾驶行为分析 

针对车载场景,识别驾驶员使用手机、抽烟、不系安全带等动作姿态,分析危险驾驶行为,及时预警管控,降低事故发生率,保障人生和财产安全。

 实际运用场景有哪些?

车水马龙也不在话下

  • 客流量统计:展厅、出入口人数统计,分析客群关注热区;基于指定区域的人数统计功能,可分析展出车辆的细分关注情况。

  • 客群属性分析:识别到访人群的性别年龄、服饰佩戴等,收集客群画像,辅助精准营销。

 守护驾驶安全 

接入车载摄像头监控数据,识别客运、货运车辆驾驶员是否有抽烟、使用手机、未系安全带等违规行为,进行预警、处罚,降低事故发生率,保障人身和财产安全,并可有效降低车险赔付率、运输公司风险成本。

 人体分析+光影互动 

 打造科技感交互体验 

上海滨江大道上光影互动项目,接入百度人体分析技术,识别场景中的人体数量和位置,判断人物的动作姿态,根据人数展示不同的光影效果,投放一致性动作的人物影像,为居民和游客提供更加具有沉浸感和科技感的交互体验。

 开放的实力派 

 基础技术能力最丰富、最开放  

目前,百度已开放6项基础人体分析能力,可根据业务需要灵活搭配。

为了拓展更多人体分析的垂直服务,为更多的行业应用场景提供细分解决方案,百度人体分析依托百度 AI 开放平台已向广大合作伙伴/开发者全面开放,通过在线 API、离线 SDK、私有化部署等方式即可快速接入百度人体分析服务。更多信息欢迎点击“阅读原文”或前往百度 AI 开放平台 http://ai.baidu.com/tech/body 了解。

看到这里,你是否也和我一样迫不及待地想用这些技术实现什么呢?其实这项技术的实际运用场景还有非常多,比如:公共场所人流量的监控预警,识别家中老人小孩是否摔倒,通过手势操控机器人、智能家居设备,视频直播增加人体特效、丰富娱乐性,基于人体属性和姿态的线下营销互动等,快来开动你的小脑壳吧。

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深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

人脸识别技术

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

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