“随着生物识别技术逐步成熟,其识别准确率大幅提高,应用场景趋向复杂化、多样化,市场规模保持高速增长。据报道,市场研究机构Emergen Research最新发布的一份报告预测,到2027年,全球生物识别市场规模将接近1000亿美元。”

行为识别技术是通过图像、视频、热敏、力敏、加速度等单一传感器或多种传感器融合的方式,对被测目标信息进行采集测量。使用如数据挖掘、机器学习、模式识别等多种技术,对于人类行为中的表层及深层特征进行提取,精确表达出目标姿态、站立、行走、奔跑、跳跃等各类形式的静止或运动状态。

目前人体行为识别主要有头部姿势识别、手势识别、步态识别、基本姿态识别、异常姿态识别等多个方面。行为识别技术一般遵从数据图像预处理、运动人体检测、运动特征提取、特征训练与分类和行为识别这几个基本过程。

目前,国内行为识别技术采用的基本是计算机视觉的行为识别,在不同的场景下通过摄像头采集大量的视频、图像数据。主要应用于教育考试、公共安全、智慧交通、体育竞技和医疗健康等领域。

教育考试

随着我国对教育事业发展的高度重视和大力支持,越来越多的网络在线教育和大规模开放式教程广泛流行,视频图像行为识别分析技术的智能教育系统应运而生。在上课教学时,通过行为识别可依据人体个关键点实时检测并捕捉人体姿态运动方向,检测学生上课出勤率、听课、起立、睡觉、玩手机、随意走动、举手、互动、讨论学习等情况,还可以在考试时防止考生访问相关网站和内容,能够迅速通过表情、头部姿势等识别到可疑的作弊行为。

景联文科技承接过多个相关项目。

案例

知名企业课堂数据采集

  • 采集要求:采集学生听课、起立、睡觉、玩手机、随意走动、举手、互动、讨论学习等情况

  • 采集设备:教室监控

  • 人员分布:黄种人(中国人)

  • 性别分布:男女均匀分布

  • 年龄分布:从青年到成人,以青年人为主

  • 采集环境:上课场景、考试场景等多场景,正常光线下

公共安全

目前,我国建立了以视频监控为核心的安防监控体系,高清摄像头已经广泛遍布于城市各角落,可以智能识别出人群中人的行为变化情况并提前预防。

景联文科技承接过多个相关项目。

案例

知名企业reID行为数据采集

  • 采集内容:商场真实场景监控下人体自然移动视频截图,50个点位摄像头进行拍摄,高度2.8米~3米,拍摄角度为45°角

  • 采集设备:监控摄像头

  • 人员分布:黄种人(中国人)

  • 性别分布:男女生平均分布

  • 年龄分布:涵盖各年龄段,以中青年为主

  • 采集环境:公共场所,室内场景

  • 采集多样性:不同步态、不同场合、不同角度

智慧交通

将行为识别技术应用于车辆内,能准确识别驾驶员打哈欠、闭眼、打电话、抽烟、喝水、未系安全带、故意遮挡等异常驾驶行为。在驾驶员出现疲劳驾驶、危险驾驶行为情况时,系统会立即发出预警,提醒驾驶员作出相应的措施,有效保障行车安全。在车辆行驶过程中,系统通过内外双摄分别监控驾驶员和前方路况,可全天监测驾驶员的行为状态。

景联文科技承接过多个相关项目。

头部车企驾驶员不同视角下的危险驾驶行为采集

案例:

  • 采集内容:采集驾驶员不同视角下的危险驾驶行为,包括喝水、抽烟、打电话、手机语音等行为

  • 采集环境:白天:夜晚=6:4;上午:中午:下午=1;1:1

  • 采集场景:地下隧道、高架桥、露天道路、室内外停车场,车内灯亮起且多包含城市中各个场景

  • 夜晚场景:正常路灯:暗光:明亮=3:1:1

  • 采集多样性:多年龄段、多时间段、多种行为(喝水、抽烟、打电话、手机语音)

  • 采集人群:年龄分布20-30 :30-40:40-50=1:2:1;南方:北方=1:1 ;驾龄小于2年,大于2年小于5年:大于5年=1:1:2

体育竞技和医疗健康

此外,行为识别特征系统还被运用到体育竞技和医疗健康领域中,景联文科技也可结合客户具体业务场景、应用领域特性,制定最合适的数据采集方案。

景联文科技作为长三角地区规模最大的AI基础数据服务商之一,拥有非常丰富的行为识别采集项目实施经验及完善的项目管理一体化流程,在全国52个国家中有近一万人的被采集人员储备,支持头部姿势采集、手势采集、步态采集、基本姿态采集、异常姿态采集等,还可根据企业实际需求为企业提供定制化服务。

作为全国信息技术标准化技术委员会单位委员,景联文始终将客户数据安全放在第一位,率先通过ISO27001信息安全管理体系认证、ISO9001质量管理体系认证和ISO27701隐私信息安全管理体系认证,签署供应商保密协议,制定完善信息隐私保护方案,成立数据信息与隐私保护工作小组,定期组织项目经理,质检员和标注员进行数据安全和隐私保密的培训考试,保证数据安全合规,保护客户数据隐私。

景联文科技|数据采集|数据标注

助力人工智能技术,赋能传统产业智能化转型升级

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