行人数据集如何采集

行人数据集采集方法：

1、静态行人数据库，其中包含训练集和测试集。该数据集的行人背景较为复杂、环境变化（光照）类型较多，且人的姿态也比较多。属于比较贴近现实场景的数据集。

2、基于双目视觉的行人数据集，数据集包括标定信息和行人标注信息，同时采用置信度传播方法获得深度信息。主要用于多人检测和行人跟踪的研究。

3、城市环境中的行人检测数据集，包含15560个行人目标和6744不含行人的图像。这些图像是在27分钟驾车穿过城市交通期间在车辆中获取的。包含训练集和测试集，测试集包含一个独立的序列。

行人重识别（Person Re-identification，也称行人再识别，简称为ReID），是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术，指通过穿着、体态、发型等在不确定的场景中能够再次识别是同一个人，并以此描绘出个体行进轨迹的AI视觉技术，简而言之，就是通过计算机视觉技术检索不同摄像头下的同一个目标人物。

即：给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合，广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。

在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，ReID就成为了一个非常重要的替代品技术。

重要特性：跨摄像头 -->学术中性能评价：检索出不同摄像头下的相同行人图片

-----明景视频结构化系列产品

一个区域有多个摄像头拍摄视频序列，明景视频结构化系列产品应用ReID技术，实现对一个摄像头下感兴趣的行人，检索到该行人在其他摄像头下出现的所有图片。

明景视频结构化系列产品基于多年实战经验，结合人脸识别和跨镜追踪(Re-ID)各自的特点及优势，以少量的人脸卡口加大量的普通监控探头的部署，既可锁定嫌疑人身份，又能重现嫌疑人轨迹，这种创新的综合型技战法可以较大概率对监控范围进行覆盖，具有极强的实战价值。

行人识别预警系统自动对高速路进行实时监测，无需人工干预，一旦检测到行人进入时，便会立即触发告警，并将告警消息发送到管理人员的手机上，提醒其及时处理。同时将报警截图和视频保存到数据库形成报表，可根据时间段对报警记录和报警截图、视频进行查询点播，方便进行事后轨迹回溯，快速查找责任人。

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