[{"@type":"PropertyValue","name":"Volume des données","value":"180 participants, chacun avec 50 images : 18 pour les gestes statiques et 32 pour les gestes dynamiques"},{"@type":"PropertyValue","name":"Répartition des intervenants","value":"Répartition : 89 hommes, 91 femmes ; tranches d’âge allant des jeunes aux personnes âgées, avec une majorité de jeunes adultes ; groupe ethnique : asiatique"},{"@type":"PropertyValue","name":"Environnement de collecte","value":"Captures issues de caméras embarquées dans les véhicules"},{"@type":"PropertyValue","name":"Diversité des données","value":"Couvre divers groupes d’âge, plages horaires et types de gestes"},{"@type":"PropertyValue","name":"Appareils de collecte","value":"Caméra RGB avec une résolution de 1920×1080"},{"@type":"PropertyValue","name":"Emplacement des caméras","value":"Au-dessus du rétroviseur intérieur du véhicule"},{"@type":"PropertyValue","name":"Période de collecte","value":"Jour, crépuscule, nuit"},{"@type":"PropertyValue","name":"Type de véhicule collecté","value":"Types de véhicules : berlines, SUV, MPV"},{"@type":"PropertyValue","name":"Format des données","value":"Format des images : .jpg ; format des annotations : .json"},{"@type":"PropertyValue","name":"Contenu annoté","value":"Annotation des types de véhicules, des catégories de gestes, de la nationalité, du sexe et de l’âge des participants ; annotation de 21 points clés des gestes du conducteur, chacun avec une indication de visibilité"},{"@type":"PropertyValue","name":"Précision","value":"Précision de l’annotation des points clés ≥ 95 % ; précision de l’étiquetage des gestes, de leurs attributs et des métadonnées personnelles ≥ 95 %"}]
{"id":1576,"datatype":"1","titleimg":"https://fr.nexdata.ai/shujutang/static/image/index/datatang_tuxiang_default.webp","type1":"147","type1str":null,"type2":"151","type2str":null,"dataname":"180 participants – 9 000 images de gestes de conducteurs – annotation de 21 points clés","datazy":[{"title":"Volume des données","desc":"Volume des données","content":"180 participants, chacun avec 50 images : 18 pour les gestes statiques et 32 pour les gestes dynamiques"},{"title":"Répartition des intervenants","desc":"Répartition des intervenants","content":"Répartition : 89 hommes, 91 femmes ; tranches d’âge allant des jeunes aux personnes âgées, avec une majorité de jeunes adultes ; groupe ethnique : asiatique"},{"title":"Environnement de collecte","desc":"Environnement de collecte","content":"Captures issues de caméras embarquées dans les véhicules"},{"title":"Diversité des données","desc":"Diversité des données","content":"Couvre divers groupes d’âge, plages horaires et types de gestes"},{"title":"Appareils de collecte","desc":"Appareils de collecte","content":"Caméra RGB avec une résolution de 1920×1080"},{"title":"Emplacement des caméras","desc":"Emplacement des caméras","content":"Au-dessus du rétroviseur intérieur du véhicule"},{"title":"Période de collecte","desc":"Période de collecte","content":"Jour, crépuscule, nuit"},{"title":"Type de véhicule collecté","desc":"Type de véhicule collecté","content":"Types de véhicules : berlines, SUV, MPV"},{"title":"Format des données","desc":"Format des données","content":"Format des images : .jpg ; format des annotations : .json"},{"title":"Contenu annoté","desc":"Contenu annoté","content":"Annotation des types de véhicules, des catégories de gestes, de la nationalité, du sexe et de l’âge des participants ; annotation de 21 points clés des gestes du conducteur, chacun avec une indication de visibilité"},{"title":"Précision","desc":"Précision","content":"Précision de l’annotation des points clés ≥ 95 % ; précision de l’étiquetage des gestes, de leurs attributs et des métadonnées personnelles ≥ 95 %"}],"datatag":"DMS,Driver gesture,Gesture 21 landmarks,Static gesture,Dynamic gesture","technologydoc":null,"downurl":null,"datainfo":null,"standard":null,"dataylurl":null,"flag":null,"publishtime":null,"createby":null,"createtime":null,"ext1":null,"samplestoreloc":null,"hosturl":null,"datasize":null,"industryPlan":null,"keyInformation":"","samplePresentation":[{"name":"1.jpg","url":"https://storage-product.datatang.com/damp/product/samplePresentation_ipad/20250314144530/1.jpg?Expires=4102415999&OSSAccessKeyId=LTAI5tEBeSWUJiqjXvBMsxEu&Signature=SO0kYNvW2HQbipvSqXz8hVZnN7M%3D","intro":"","size":187464,"progress":100,"type":"jpg"},{"name":"2.jpg","url":"https://storage-product.datatang.com/damp/product/samplePresentation_ipad/20250314144530/2.jpg?Expires=4102415999&OSSAccessKeyId=LTAI5tEBeSWUJiqjXvBMsxEu&Signature=hrKiT3SKsTfbDfXjhQLK%2FRMufaA%3D","intro":"","size":319170,"progress":100,"type":"jpg"},{"name":"3.jpg","url":"https://storage-product.datatang.com/damp/product/samplePresentation_ipad/20250314144530/3.jpg?Expires=4102415999&OSSAccessKeyId=LTAI5tEBeSWUJiqjXvBMsxEu&Signature=kczNlm%2F2W1%2BGvDX1u4AN%2FMu5DYg%3D","intro":"","size":281371,"progress":100,"type":"jpg"}],"officialSummary":"Données annotées de 180 conducteurs et de 9 000 images de gestes de conduite, avec annotation de 21 points clés pour chaque geste. Ces données couvrent diverses tranches d'âge, moments de la journée, types de gestes et modèles de véhicules. Les annotations comprennent le modèle du véhicule, la catégorie du geste, ainsi que la nationalité, le sexe et l'âge de la personne enregistrée. Chaque point clé des gestes du conducteur est annoté avec des attributs visibles et invisibles. Ces données peuvent être utilisées pour des tâches telles que la reconnaissance des gestes des conducteurs, la détection et la reconnaissance des points clés des gestes.","dataexampl":null,"datakeyword":["DMS"," gestes du conducteur"," 21 repères gestuels"," gestes statiques"," gestes dynamiques"," reconnaissance des gestes du conducteur"," détection des repères gestuels"," reconnaissance des repères "],"isDelete":null,"ids":null,"idsList":null,"datasetCode":null,"productStatus":null,"tagTypeEn":"Task Type,Modalities","tagTypeZh":null,"website":null,"samplePresentationList":null,"datazyList":null,"keyInformationList":null,"dataexamplList":null,"bgimg":null,"datazyScriptList":null,"datakeywordListString":null,"sourceShowPage":"computer","dataShowType":"[{\"code\":\"0\",\"language\":\"ZH\"},{\"code\":\"1\",\"language\":\"ZH\"},{\"code\":\"2\",\"language\":\"EN,PT,DE,KO,FR,ES\"},{\"code\":\"3\",\"language\":\"EN\"},{\"code\":\"4\",\"language\":\"JP\"}]","productNameEn":"9,000 Images of 180 People - Driver Gesture 21 Landmarks Annotation Data","BGimg":"","voiceBg":["/shujutang/static/image/comm/audio_bg.webp","/shujutang/static/image/comm/audio_bg2.webp","/shujutang/static/image/comm/audio_bg3.webp","/shujutang/static/image/comm/audio_bg4.webp","/shujutang/static/image/comm/audio_bg5.webp"],"firstList":[{"name":"4.jpg","url":"https://storage-product.datatang.com/damp/product/samplePresentation_ipad/20250314144530/4.jpg?Expires=4102415999&OSSAccessKeyId=LTAI5tEBeSWUJiqjXvBMsxEu&Signature=ZRfL6qGywr9kmbQllOSGq%2BffzXo%3D","intro":"","size":439556,"progress":100,"type":"jpg"}]}
180 participants – 9 000 images de gestes de conducteurs – annotation de 21 points clés
DMS
gestes du conducteur
21 repères gestuels
gestes statiques
gestes dynamiques
reconnaissance des gestes du conducteur
détection des repères gestuels
reconnaissance des repères
Données annotées de 180 conducteurs et de 9 000 images de gestes de conduite, avec annotation de 21 points clés pour chaque geste. Ces données couvrent diverses tranches d'âge, moments de la journée, types de gestes et modèles de véhicules. Les annotations comprennent le modèle du véhicule, la catégorie du geste, ainsi que la nationalité, le sexe et l'âge de la personne enregistrée. Chaque point clé des gestes du conducteur est annoté avec des attributs visibles et invisibles. Ces données peuvent être utilisées pour des tâches telles que la reconnaissance des gestes des conducteurs, la détection et la reconnaissance des points clés des gestes.
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
180 participants, chacun avec 50 images : 18 pour les gestes statiques et 32 pour les gestes dynamiques
Répartition des intervenants
Répartition : 89 hommes, 91 femmes ; tranches d’âge allant des jeunes aux personnes âgées, avec une majorité de jeunes adultes ; groupe ethnique : asiatique
Environnement de collecte
Captures issues de caméras embarquées dans les véhicules
Diversité des données
Couvre divers groupes d’âge, plages horaires et types de gestes
Appareils de collecte
Caméra RGB avec une résolution de 1920×1080
Emplacement des caméras
Au-dessus du rétroviseur intérieur du véhicule
Période de collecte
Jour, crépuscule, nuit
Type de véhicule collecté
Types de véhicules : berlines, SUV, MPV
Format des données
Format des images : .jpg ; format des annotations : .json
Contenu annoté
Annotation des types de véhicules, des catégories de gestes, de la nationalité, du sexe et de l’âge des participants ; annotation de 21 points clés des gestes du conducteur, chacun avec une indication de visibilité
Précision
Précision de l’annotation des points clés ≥ 95 % ; précision de l’étiquetage des gestes, de leurs attributs et des métadonnées personnelles ≥ 95 %
Spécifications
Exemple
Jeux de données recommandés
