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人体检测与属性识别
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百度智能云人体分析API文档 - 人体检测与属性识别

文档简介：
接口描述： 对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），检测图像中的所有人体并返回每个人体的矩形框位置，识别人体的静态属性和行为，共支持17种属性，包括：性别、年龄阶段、上下身服饰（含类别/颜色）、是否戴帽子、是否戴口罩、是否背包、是否吸烟、是否使用手机、人体朝向等。 【百度智能云】人体分析
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接口描述

对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），检测图像中的所有人体并返回每个人体的矩形框位置，识别人体的静态属性和行为，共支持17种属性，包括：性别、年龄阶段、上下身服饰（含类别/颜色）、是否戴帽子、是否戴口罩、是否背包、是否吸烟、是否使用手机、人体朝向等。

主要适用于监控场景的中低空斜拍视角，支持人体轻度截断、轻度遮挡、背面、侧面、动作变化等复杂场景。

摄像头硬件选型无特殊要求，分辨率建议720p以上，更低分辨率的图片也能识别，只是效果可能有差异。夜间红外监控图片的识别效果可能欠佳。

注：接口返回的属性信息包括人体的遮挡、截断情况，在应用时可基于此过滤掉“无效人体”，比如严重遮挡、严重截断的人体。

人体检测的效果示例如下：

非正常人体示例：严重截断

17种属性及其输出项如下，持续扩展更多属性，敬请期待。

序号 属性 接口字段 输出项说明
1 性别 gender 男性、女性
2 年龄阶段 age 幼儿、青少年、青年、中年、老年
3 上身服饰 upper_wear 长袖、短袖
4 下身服饰 lower_wear 长裤、短裤、长裙、短裙、不确定
5 上身服饰颜色 upper_color 红、橙、黄、绿、蓝、紫、粉、黑、白、灰、棕
6 下身服饰颜色 lower_color 红、橙、黄、绿、蓝、紫、粉、黑、白、灰、棕、不确定
7 背包 bag 无背包、单肩包、双肩包
8 是否戴帽子 headwear 无帽、普通帽、安全帽
9 是否戴口罩 face_mask 无口罩、戴口罩、不确定
10 是否使用手机 cellphone 未使用手机、看手机、打电话、不确定
11 人体朝向 orientation 正面、背面、左侧面、右侧面
12 是否吸烟 smoke 吸烟、未吸烟、不确定
13 上方截断 upper_cut 无上方截断、有上方截断
14 下方截断 lower_cut 无下方截断、有下方截断
15 侧方截断 side_cut 无侧方截断、有侧方截断
16 遮挡情况 occlusion 无遮挡、轻度遮挡、重度遮挡
17 是否是正常人体 is_human 非正常人体、正常人体；用于判断说明人体的截断/遮挡情况，并非判断动物等非人类生物。
正常人体：身体露出大于二分之一的人体，一般以能看到腰部肚挤眼为标准；
非正常人体：严重截断、或严重遮挡的人体，一般看不到肚挤眼，比如只有个脑袋、一条腿

注意：接口默认输出所有17个属性，如只需返回某几个特定属性，请将type 参数值设定属性可选值，用逗号分隔。

在线调试

您可以在 示例代码中心 中调试该接口，可进行签名验证、查看在线调用的请求内容和返回结果、示例代码的自动生成。

请求说明

请求示例

HTTP 方法：POST

请求URL： https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_attr

URL参数：

参数 值
access_token 通过API Key和Secret Key获取的access_token，参考“Access Token获取”

Header如下：

参数 值
Content-Type application/x-www-form-urlencoded

Body中放置请求参数，参数详情如下：

请求参数

参数 是否必选 类型 可选值范围 说明
image 是 string - 图像数据，base64编码后进行urlencode，要求base64编码和urlencode后大小不超过4M。图片的base64编码是不包含图片头的，如(data:image/jpg;base64,)，支持图片格式：jpg、bmp、png，最短边至少50px，最长边最大4096px
type 否 string gender,
age,
lower_wear,
upper_wear,
headwear,
face_mask,
glasses,
upper_color,
lower_color,
cellphone,
upper_wear_fg,
upper_wear_texture,
lower_wear_texture,
orientation,
umbrella,
bag,
smoke,
vehicle,
carrying_item,
upper_cut,
lower_cut,
occlusion,
is_human 		1）可选值说明：
gender-性别，
age-年龄阶段，
lower_wear-下身服饰，
upper_wear-上身服饰，
headwear-是否戴帽子，
face_mask-是否戴口罩，
upper_color-上身服饰颜色，
lower_color-下身服饰颜色，
cellphone-是否使用手机，
orientation-人体朝向，
bag-背包,
smoke-是否吸烟,
upper_cut-上方截断,
lower_cut-下方截断,
side_cut-侧方截断,
occlusion-遮挡情况,
is_human-是否是正常人体
2）type 参数值可以是可选值的组合，用逗号分隔；如果无此参数默认输出全部17个属性

请求代码示例

提示一：使用示例代码前，请记得替换其中的示例Token、图片地址或Base64信息。

提示二：部分语言依赖的类或库，请在代码注释中查看下载地址。 

人体检测和属性识别 curl -i -k 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-cl
assify/v1/body_attr?access_token=【调用鉴权接口获取的token】' --data 'image
=【图片Base64编码，需UrlEncode】' -H 'Content-Type:application/x-www-form-urlencoded'


返回说明

返回参数

字段 是否必选 类型 说明
log_id 是 uint64 唯一的log id，用于问题定位
person_num 是 uint32 检测到的人体数目
person_info 是 object[] 每个人体框的信息
+location 是 object 人体坐标信息
++height 是 float 人体区域的高度
++left 是 float 人体区域离左边界的距离
++top 是 float 人体区域离上边界的距离
++width 是 float 人体区域的宽度
++score 是 float 人体框的置信度分数，取值0-1，得分越接近1表示人体框准确的概率越大
+attributes 否 object 人体属性内容
++gender 否 object 性别
+++name 否 string 男性、女性
+++score 否 float 对应概率分数
++age 否 object 年龄阶段
+++name 否 string 幼儿、青少年、青年、中年、老年
+++score 否 float 对应概率分数
++upper_color 否 object 上半身衣着颜色
+++name 否 string 红、橙、黄、绿、蓝、紫、粉、黑、白、灰、棕
+++score 否 float 对应概率分数
++lower_color 否 object 下半身衣着颜色
+++name 否 string 红、橙、黄、绿、蓝、紫、粉、黑、白、灰、棕、不确定
+++score 否 float 对应概率分数
++cellphone 否 object 是否使用手机
+++name 否 string 未使用手机、看手机、打电话、不确定
+++score 否 float 对应概率分数
++lower_wear 否 object 下半身服饰
+++name 否 string 长裤、短裤、长裙、短裙、不确定
+++score 否 float 对应概率分数
++upper_wear 否 object 上半身服饰
+++name 否 string 长袖、短袖
+++score 否 float 对应概率分数
++headwear 否 object 是否戴帽子
+++name 否 string 无帽、普通帽、安全帽
+++score 否 float 对应概率分数
++face_mask 否 object 是否戴口罩
+++name 否 string 无口罩、戴口罩、不确定（背面或者头部被截断的人体，一般为不确定）
+++score 否 float 对应概率分数
++orientation 否 object 人体朝向
+++name 否 string 正面、背面、侧面
+++score 否 float 对应概率分数
++bag 否 object 背包
+++name 否 string 无背包、单肩包、双肩包
+++score 否 float 对应概率分数
++smoke 否 object 是否吸烟
+++name 否 string 未吸烟、吸烟、不确定
+++score 否 float 对应概率分数
++upper_cut 否 object 上方截断
+++name 否 string 无上方截断、有上方截断
+++score 否 float 对应概率分数
++lower_cut 否 object 下方截断
+++name 否 string 无下方截断、有下方截断
+++score 否 float 对应概率分数
++side_cut 否 object 侧方截断
+++name 否 string 无侧方截断、有侧方截断
+++score 否 float 对应概率分数
++occlusion 否 object 遮挡情况
+++name 否 string 无遮挡、轻度遮挡、重度遮挡
+++score 否 float 对应概率分数
++is_human 否 object 是否是正常人体
+++name 否 string 正常人体、非正常人体
+++score 否 float 对应概率分数

返回示例 

{
	"person_num": 1,
	"person_info": [
		{
			"attributes": {
				"orientation": {
					"score": 0.99913859367371,
					"name": "正面"
				},
				"is_human": {
					"score": 0.99985098838806,
					"name": "正常人体"
				},
				"headwear": {
					"score": 0.7862206697464,
					"name": "无帽"
				},
				"face_mask": {
					"score": 0.99429154396057,
					"name": "无口罩"
				},
				"lower_wear": {
					"score": 0.96919763088226,
					"name": "长裤"
				},
				"vehicle": {
					"score": 0.99982362985611,
					"name": "无交通工具"
				},
				"upper_wear_fg": {
					"score": 0.40853327512741,
					"name": "T恤"
				},
				"lower_color": {
					"score": 0.77661311626434,
					"name": "灰"
				},
				"upper_cut": {
					"score": 0.99979013204575,
					"name": "无上方截断"
				},
				"lower_cut": {
					"score": 0.99873107671738,
					"name": "无下方截断"
				},
				"upper_wear": {
					"score": 0.98250997066498,
					"name": "短袖"
				},
				"cellphone": {
					"score": 0.99923753738403,
					"name": "未使用手机"
				},
				"gender": {
					"score": 0.91399890184402,
					"name": "女性"
				},
				"age": {
					"score": 0.94620317220688,
					"name": "青年"
				},
				"bag": {
					"score": 0.88887012004852,
					"name": "无背包"
				},
				"smoke": {
					"score": 0.99988353252411,
					"name": "未吸烟"
				},
				"upper_color": {
					"score": 0.94646281003952,
					"name": "灰"
				},
				"occlusion": {
					"score": 0.99341428279877,
					"name": "无遮挡"
				}
			},
			"location": {
				"height": 826,
				"width": 219,
				"top": 176,
				"score": 0.9693506360054,
				"left": 754
			}
		}
	],
	"log_id": "1324248829299466129"
}
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