Données de réidentification dans des scènes de surveillance de 10 034 personnes

Scènes de surveillance

Re-ID

périodes multiples

âges multiples

cadres rectangulaires du corps humain

annotation des attributs

Surveillance scenes, Re-ID, multiple time periods, multiple ages, human body rectangular bounding boxes, attributes annotation

Il s'agit d'un ensemble de données payant destiné à un usage commercial, à la recherche et plus encore. Ces Jeux de données prêts à l'emploi et sous licence contribuent au lancement de projets d'IA.

Spécifications

Volume des données

10 034 personnes

Répartition des intervenants

Répartition ethnique : Jaunes, répartition par sexe : hommes et femmes, répartition par âge : enfants à personnes âgées

Environnement de collecte

Grands supermarchés (à l'intérieur et à l'entrée des supermarchés)

Variété de captures

Couvrant différents groupes d'âge, différentes périodes, différentes caméras, différentes orientations et postures du corps humain

Appareils de collecte

Caméras de surveillance, résolution d'image de 1 920 * 1 080

Période de collecte

8h00-22h00

Paramètres d'image

Format vidéo .mp4, format d'image .jpg, format de fichier d'étiquetage .json

Contenu d'annotation

Cadre rectangulaire autour du corps, 15 types d'informations sur les caractéristiques corporelles

Précision

Le décalage autour du cadre rectangulaire autour du corps ne doit pas dépasser trois pixels pour être considéré comme acceptable, le taux d'acceptation du cadre de détection ne doit pas être inférieur à 97 % ; le taux de précision de l'étiquetage des caractéristiques corporelles ne doit pas être inférieure à 97 %

Jeux de données recommandés

21 404 images pour la détection de la posture humaine en environnement domestique

Ce corpus comprend 21 404 images annotées pour la détection de la posture humaine dans des environnements domestiques. Les données couvrent 101 scènes intérieures réelles, avec des sujets de sexe masculin et féminin, majoritairement des jeunes adultes ou personnes d’âge moyen. Une grande diversité est garantie par la variété des contextes, des moments de capture, des hauteurs de caméra, des distances et des niveaux d’occlusion. Les postures incluent des positions allongées sur le dos, sur le côté ou à plat ventre. Chaque image est annotée avec une boîte englobante. Ce jeu de données est particulièrement adapté aux applications de détection de posture dans les environnements résidentiels.

Scène domestique détection des postures corporelles scènes multiples périodes multiples hauteurs de collecte diverses occultations corporelles multiples distances de collecte variées cadres englobants rectangulaires pour le corps humain

Données de capture de vêtements de sécurité – 40 participants

Ce jeu de données comprend des enregistrements de 40 participants portant des équipements de sécurité. Chaque personne a généré 24 vidéos d’environ 30 secondes. La population inclut des hommes et des femmes, majoritairement jeunes ou d’âge moyen. Les séquences ont été capturées dans deux types de scènes intérieures et deux extérieures, avec des angles en plongée et contre-plongée. La diversité des scènes, des actions, des angles et des équipements de protection permet d’utiliser ce corpus pour la détection et la reconnaissance des tenues de sécurité dans des environnements tels que l’industrie électrique.

Équipement de sécurité scène intérieure scènes extérieures scènes multiples actions variées angles multiples équipements de protection variés détection et reconnaissance des tenues de sécurité pour le personnel électrique

Données de Re-ID de 2 769 personnes dans le scénario de surveillance européen

Données de Re-ID de 2 769 personnes dans le scénario de surveillance européen. Les données couvrent à la fois les hommes et les femmes, avec une répartition par race des Blancs, Noires et Jaunes, et une répartition par âge allant des enfants aux personnes âgées. La diversité des données comprend différents groupes d'âge, différentes périodes, différentes caméras, différentes orientations et poses humaines. En termes d'étiquetage, le cadre rectangulaire du corps humain et 15 types d'informations sur les attributs humains sont annotés. Les données peuvent être utilisées pour des tâches telles que la réidentification.

Européen CCTV Re-ID différents groupes d'âge différentes périodes différentes caméras différentes orientations et poses du corps humain les boîtes de délimitation rectangulaires du corps humain les boîtes de délimitation rectangulaires

15 204 séquences vidéo d’entraînement physique – 65 participants

15 204 séquences vidéo de fitness réalisées par 65 personnes dans un environnement intérieur. Les participants, majoritairement adultes jeunes, représentent les trois groupes ethniques principaux : asiatiques, africains et européens. Les vidéos ont été enregistrées à l’aide de systèmes de capture infrarouges et RGB, et présentent une grande diversité : angles de vue variés, distances de prise, postures, vêtements et types de mouvements. Ce jeu de données est conçu pour des applications telles que la reconnaissance d’activité humaine ou la segmentation corporelle dans un contexte de fitness.

Sport et remise en forme caméras IR et RVB reconnaissance du comportement humain segmentation humaine scènes de fitness

Données de ré-identification en environnement réel – 11 130 personnes

Ce jeu de données comprend 11 130 individus filmés dans des environnements de vidéosurveillance authentiques. Il couvre les deux sexes, avec une répartition d’âge allant des enfants aux personnes âgées. Les données présentent une grande richesse de variation : moments de capture, angles de caméra, postures corporelles, orientations et tenues saisonnières. Chaque sujet est annoté par un cadre de sélection et 15 attributs humains distincts, ce qui en fait un jeu de référence pour les systèmes de ré-identification.

différents âges Différentes périodes temporelles Différentes caméras Orientations et postures corporelles diverses Environnements de collecte selon les âges

189 séquences vidéo d’entrée d’un vélo électrique dans un ascenseur

Les données de 189 segments vidéo montrant des vélos électriques entrant dans un ascenseur totalisent une durée de 1 heure, 58 minutes et 40,72 secondes. Ces données couvrent différents types d'ascenseurs, de vélos électriques et des moments variés de la journée. Elles peuvent être utilisées pour des applications telles que la détection et la reconnaissance des vélos électriques.

différents types d’ascenseurs Différents types de vélos électriques Différents types de vélos non électriques Différentes périodes temporelles

Données de reconnaissance des actions humaines – 5 808 personnes

L'ensemble de données pour la reconnaissance des comportements humains, comprenant 5 808 individus, inclut des scènes intérieures et extérieures. Ces données couvrent des hommes et des femmes, avec une tranche d'âge allant des adolescents aux personnes âgées. La diversité des données inclut des variations de hauteur de prise de vue, d'âge, d'éclairage, d'environnement de collecte, de vêtements adaptés aux saisons, ainsi que de divers comportements humains. Les annotations incluent des informations sur le sexe, l'âge, l'origine ethnique, le type de scène de collecte et les catégories vestimentaires des participants. Ces données peuvent être utilisées pour des tâches de reconnaissance des comportements humains.

Différentes hauteurs de prise de vue Différentes tranches d’âge Conditions d’éclairage variées Environnements de collecte variés Vêtements adaptés aux saisons Multiples postures humaines

Données Re-ID (Reconnaissance de ré-identification) pour 5 521 personnes en scènes de surveillance

Données Re-ID pour 5 521 personnes en scènes de surveillance (Intérieur/Extérieur). Hommes/Femmes, des enfants aux personnes âgées. Diversité : groupes d'âge, moments de la journée, angles de prise de vue, orientations/poses corporelles, vêtements selon la saison. Annotation : Boîte de délimitation rectangulaire pour le corps, 15 attributs corporels. Utilisable pour Re-ID.

Scènes de surveillance Ré-identification (Re-ID) Différents groupes d’âge Différentes périodes temporelles Divers angles de prise de vue Diverses orientations et postures corporelles Vêtements selon les saisons Boîtes englobantes rectangulaires du corps humain Annotation des attributs