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人体分析
百度智能云人体分析API文档 - 驾驶行为分析

文档简介:
接口描述: 对于输入的一张车载驾驶员监控图片(可正常解码,且长宽比适宜),识别图像中是否有人体,若检测到至少1个人体,将目标最大的人体作为驾驶员,进一步识别驾驶员的属性行为,可识别使用手机、抽烟、未系安全带、双手离开方向盘、视线未朝前方、未佩戴口罩、闭眼、打哈欠、低头9种典型行为姿态。
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接口描述

对于输入的一张车载驾驶员监控图片(可正常解码,且长宽比适宜),识别图像中是否有人体,若检测到至少1个人体,将目标最大的人体作为驾驶员,进一步识别驾驶员的属性行为,可识别使用手机、抽烟、未系安全带、双手离开方向盘、视线未朝前方、未佩戴口罩、闭眼、打哈欠、低头9种典型行为姿态

注:若图像中检测到多个大小相当的人体,默认取画面中右侧最大的人体作为驾驶员;针对香港、海外地区的右舵车,可通过请求参数里的wheel_location字段,指定将左侧最大的人体作为驾驶员

图片质量要求:

1、服务只适用于车载监控场景,普通室内外监控场景,若要识别使用手机、抽烟等行为属性,请使用人体检测与属性识别服务。

2、车内摄像头硬件选型无特殊要求,分辨率建议720p以上,但更低分辨率的图片也能识别,只是效果可能有差异。

3、车内摄像头部署方案建议:尽可能拍全驾驶员的身体,并充分考虑背光、角度、方向盘遮挡等因素。

4、服务适用于夜间红外监控图片,识别效果跟可见光图片相比可能略微有差异。

5、图片主体内容清晰可见,模糊、驾驶员遮挡严重、光线暗等情况下,识别效果肯定不理想。

示例图参考:

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/driver_behavior

URL参数:

参数
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
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 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 string smoke,cellphone,
not_buckling_up,
both_hands_leaving_wheel,
not_facing_front
识别的属性行为类别,英文逗号分隔,默认所有属性都识别;
smoke //吸烟,
cellphone //打手机 ,
not_buckling_up // 未系安全带,
both_hands_leaving_wheel // 双手离开方向盘,
not_facing_front // 视角未看前方,
no_face_mask // 未正确佩戴口罩,
yawning // 打哈欠,
eyes_closed // 闭眼,
head_lowered // 低头
wheel_location string 0,1 默认值"1",表示左舵车(普遍适用于中国大陆地区,若图像中检测到多个大小相当的人体,默认取画面中右侧最大的人体作为驾驶员);
"0"表示右舵车(适用于香港等地区,若图像中检测到多个大小相当的人体,则取画面中左侧最大的人体作为驾驶员);
其他输入值视为非法输入,直接使用默认值

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。

驾驶行为分析 curl -i -k 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify
/v1/driver_behavior?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
person_num uint64 检测到的总人数(包括驾驶员和乘客),0代表未监测到驾驶员
driver_num uint64 检测到的驾驶员数目。若大于1,则综合考虑人体框尺寸和位置,选取最佳驾驶员目标框进行属性分析,默认取画面中右侧最大的人体作为驾驶员(普遍适用于中国大陆地区)
person_info object[] 驾驶员的属性行为信息;若未检测到驾驶员,则该项为[]
+location object 检测出驾驶员的位置
++left int 检测区域在原图的左起开始位置
++top int 检测区域在原图的上起开始位置
++width int 检测区域宽度
++height int 检测区域高度
+attributes object 驾驶员属性行为内容
++smoke object 吸烟
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可
++cellphone object 使用手机
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可
++not_buckling_up object 未系安全带
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可
++both_hands_leaving_wheel object 双手离开方向盘
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可
++not_facing_front object 视角未朝前方
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可
++no_face_mask object 未正确佩戴口罩,包含戴了口罩、但口鼻外露这类未戴好的情况
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可
++yawning object 打哈欠,实际应用时,可结合闭眼综合判断疲劳,避免普通张嘴、说话等情况下被误判
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可
++eyes_closed object 闭眼, 实际应用时,可结合打哈欠综合判断疲劳,避免正常眨眼等情况下被误判
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可
++head_lowered object 低头,实际应用时,可结合闭眼、视角未朝前方综合判断分心、疲劳,避免单一属性引起误判
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可

返回示例

{
	"person_num": 1,
	"person_info": [
		{
			"attributes": {
				"cellphone": {
					"threshold": 0.76,
					"score": 0.089325942099094
				},
				"yawning": {
					"threshold": 0.66,
					"score": 0.0007511890726164
				},
				"not_buckling_up": {
					"threshold": 0.58,
					"score": 0.81095975637436
				},
				"no_face_mask": {
					"threshold": 0.72,
					"score": 0.99875915050507
				},
				"both_hands_leaving_wheel": {
					"threshold": 0.3,
					"score": 0.9014720916748
				},
				"eyes_closed": {
					"threshold": 0.1,
					"score": 0.090511165559292
				},
				"head_lowered": {
					"threshold": 0.58,
					"score": 0.11450858414173
				},
				"smoke": {
					"threshold": 0.25,
					"score": 0.026156177744269
				},
				"not_facing_front": {
					"threshold": 0.53,
					"score": 0.68074524402618
				}
			},
			"location": {
				"width": 856,
				"top": 419,
				"score": 0.90945136547089,
				"left": 464,
				"height": 626
			}
		}
	],
	"log_id": 2320165720061799596
}
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