行人检测、行为分析、跨镜跟踪、属性识别等能力在工业、安防、金融、能源等行业中可谓是核心财富密码!一套综合目标检测、跟踪、关键点检测等能力的开源实时行人分析工具,就是把握这些高价值场景的关键!
PP-Human多功能全景图
说来容易,但它真的切实可用,需要企业真实场景数据打磨优化,拥有人体属性分析、行为识别与流量技术与轨迹留存三大能力,兼容单张图片、单路或多路视频等多种数据输入类型,还需要适应不同光线、复杂背景及跨镜头场景。
今天给大家介绍的,就是这样一套不仅拥有上述能力,还直接提供目标检测、属性分析、关键点检测、行为识别、ReID等产业级预训练模型的实时行人分析工具PP-Human,方便开发者灵活取用及更改!
光说不练,假把式,让我们详细看看PP-Human的特性吧!
· 功能丰富 · 最适配企业业务指标的三大功能、六大核心技术
PP-Human支持属性分析、行为识别、流量计数/轨迹留存三大功能,覆盖目标检测、多目标跟踪、属性识别、关键点检测、行为识别和跨镜跟踪六大核心技术:
其中,属性分析支持性别、年龄、眼镜、帽子、衣着等26种通用属性,行为识别支持毫秒级摔倒检测,在4月19~21日的三日直播课中,百度资深研发工程师还将在现场编写代码,手把手教大家如何扩展到其他动作类型的识别,如睡觉、奔跑等,更多细节内容欢迎大家关注直播。
· 强泛化性 · 适应不同光线、视角、背景
考虑到实际落地中无法避免环境繁杂、场景多变、拍摄角度不定的问题,PP-Human通过丰富不同场景的训练数据、优化网络结构及工程实现,增强检测、跟踪、属性、动作识别等基础模型的泛化性,以实现最广最全的应用场景覆盖。
· 极低使用门槛 · 兼容各类数据类型、一行命令功能快速实现
PP-Human采用pipeline的方式串联各模块,输入部分支持单张图片,图片文件夹,单镜头视频和多镜头视频,通过命令行输入不同参数即可实现对应功能。
PP-Human技术架构
PP-Human使用示例
完整参数使用说明:
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4/deploy/pphuman
· 超高灵活度 · 六大核心技术灵活解耦,支持任意高效重组
PP-Human不仅提供完整的应用能力:人体属性分析、行为识别、流量计数轨迹绘制,其覆盖的基础功能:检测、关键点检测、跟踪、ReID、属性、行为分类均支持独立训练、自由组合,以适配各类企业场景:
审核编辑 :李倩
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原文标题:实时行人分析的开源神器,网友:太强了!
文章出处:【微信号:CVSCHOOL,微信公众号:OpenCV学堂】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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