Jeux de données pour l'entraînement en vision par ordinateur

3 010 images de segmentation sémantique du corps humain – 602 personnes de diverses origines ethniques

3 010 images annotées pour la segmentation sémantique du corps humain de 602 individus représentant une diversité ethnique, couvrant une variété de mouvements, âges variés, de profils démographiques et de environnements de collecte hétérogènes. Les annotations de haute précision portent sur le détourage des écouteurs, du corps humain, de l’arrière-plan et des lunettes. Ce jeu de données est idéalement structuré aux tâches de segmentation corporelle et à la détection comportementale en visioconférence.

Segmentation du corps humain postures variées âges différents origines ethniques diverses environnements de collecte variés scènes multiples

Ensemble de données de synthèse haute fidélité de scènes 3D_Habitacle

Ensemble de données de synthèse haute fidélité de scènes 3D_Habitacle, la modélisation de scène 3D, les données de sortie de capteur synthétisées très similaires au monde réel, y compris les images de caméra, les séquences vidéo, les nuages de points, etc., peuvent fournir du contenu d'annotation, y compris, mais sans s'y limiter, les paramètres de caméra, la catégorie cible/la détection/la segmentation, les méta-informations sur le temps/l'éclairage/la météo, la position et la direction de la tête/des yeux/des bras/des jambes, et d'autres poses humaines. Cet ensemble de données peut être utilisé pour la modélisation environnementale et la synthèse de données pour la conduite autonome, la robotique, etc.

Données synthétiques 3D Ensemble de données synthétiques de surveillance du conducteur Données synthétiques de conduite autonome Ensemble de données de simulation haute fidélité Données de nuages de points synthétiques Ensemble de données de simulation de caméra Ensemble de données synthétiques de pose humaine Ensemble de données lidar synthétiques Modélisation d'environnement 3D Données synthétiques robotiques Ensemble de données DMS

116 048 ensembles de données de gestes 3D

Ce jeu de données comprend 116 048 échantillons de gestes 3D. Chaque échantillon contient une image masque de la main (RGB, 24 bits), une carte de profondeur (16 bits), un fichier de paramètres intrinsèques de la caméra (TXT), un fichier de points clés 3D (OBJ), un fichier de maillage (OBJ), une étiquette de geste (TXT), ainsi qu’une image démo des points clés (JPG) et du maillage (JPG). Les données ont été collectées en intérieur, avec la main droite (sans objet), depuis des perspectives à la première et à la troisième personne. Elles couvrent divers types de gestes, de postures digitales et d’orientations complètes de la main, et impliquent plusieurs participants. Captées à l’aide de plusieurs dispositifs Kinect, ces données ne contiennent aucune information faciale sensible. Les images de masque et de profondeur sont parfaitement alignées.Ce corpus est adapté aux tâches de reconnaissance gestuelle, de reconstruction 3D de la main et de détection de points clés.

VR reconnaissance des gestes de la main reconstruction 3D détection des points clés

Données d'images de visages multiraciaux et multiposes de 23 110 personnes

Multi-race,Multiple light conditions,Multi-pose, Multi scenes, Face Recognition

Multi-races conditions des lumières multiples multi-poses scènes multiples reconnaissance faciale

Données de reconnaissance des comportements des passagers – 1 000 participants

Ce jeu de données rassemble les comportements de 1 000 passagers, observés dans différentes tranches d’âge, périodes de la journée et conditions d’éclairage. Il inclut des actions usuelles ainsi que des comportements atypiques : mal des transports, somnolence, oubli d’enfants ou d’objets personnels. Les scènes ont été enregistrées à l’aide de caméras binoculaires combinant lumière visible et infrarouge. Ce corpus constitue une base fiable pour l’analyse comportementale en contexte de transport intelligent.

Comportement normal des passagers comportement des passagers souffrant du mal des transports comportement des passagers somnolents comportement des passagers ayant perdu des objets plusieurs groupes d'âge plusieurs périodes

Données de reconnaissance de gestes de conducteurs – 1 335 participants

Ce jeu de données rassemble les gestes manuels de 1 335 conducteurs, répartis selon différents âges, plages horaires et types de gestes. Les enregistrements ont été réalisés à l’aide de caméras binoculaires en lumière visible et infrarouge. Chaque participant a fourni 18 gestes statiques (comme le poing fermé ou le geste du cœur) et 23 gestes dynamiques (comme le clic avec un doigt ou deux doigts). Ce corpus est destiné aux recherches sur la reconnaissance des gestes en conduite.

Données de collecte de gestes du conducteur collecte de gestes du conducteur données de collecte du conducteur données de gestes du conducteur

Données de reconnaissance des comportements de conduite – 1 350 conducteurs

Ce jeu de données, dédié à l’analyse du comportement de 1 350 conducteurs, couvre un large éventail de tranches d’âge, de moments de la journée et de conditions d’éclairage. Il documente avec précision plusieurs types de comportements à risque, tels que la conduite dangereuse, la fatigue au volant ou encore les déviations du regard. Les données ont été recueillies à l’aide d’un système de caméras binoculaires combinant lumière visible et infrarouge, garantissant une capture fidèle dans des conditions variées. Ce corpus s’avère particulièrement pertinent pour le développement d’algorithmes de détection comportementale dans les environnements de conduite intelligents.

Données d’acquisition du comportement du conducteur acquisition du comportement du conducteur acquisition de données du conducteur données de comportement du conducteur caméra grand angle

Données de reconnaissance de 7 expressions faciales de conducteurs – 1 323 participants

Ce jeu de données comprend des expressions faciales de 1 323 conducteurs, couvrant plusieurs tranches d’âge, moments de la journée et types d’émotions. L’enregistrement a été effectué à l’aide de caméras binoculaires combinant lumière visible et infrarouge. Ce corpus est destiné à la recherche sur la reconnaissance des expressions faciales des conducteurs.

Données d’expressions du conducteur collecte de données d’expressions du conducteur données de reconnaissance d’expressions du conducteur données de postures humaines

30 millions de données vidéo haute qualité

30 millions de vidéos haute qualité. Divers types de ressources, haute résolution/netteté, bonne reproduction des couleurs, richesse des détails. Acquis légalement, droits d'auteur/d'utilisation clairs, licences commerciales/de recherche. Pour la vision par ordinateur, l'entraînement à la reconnaissance d'images, etc.

Vidéo 4K