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180 pessoas com 9,000 imagens anotadas com 21 pontos-chave de gestos de motoristas
DMS
Gesto do motorista
21 pontos de gesto
Gesto estático
Gesto dinâmico
Reconhecimento de gesto do motorista
Detecção de pontos de gesto
Reconhecimento de pontos de gesto
9,000 imagens com marcação de 21 pontos-chave de gestos de motoristas, envolvendo 180 participantes. Os dados abrangem diversas faixas etárias, horários do dia, tipos de gestos, modelos de veículos e condições de iluminação. As anotações incluem tipo de veículo, tipo de gesto, nacionalidade, sexo e idade da pessoa coletada, além dos 21 pontos-chave da mão (com indicação de visível/não visível). Os dados podem ser usados em tarefas como reconhecimento de gestos de motoristas e detecção de pontos-chave de gestos.
Este é um conjunto de dado pagos destinando a uso comercial, fins de investigação e otras finalidades. Conjunto de dados licenciado e pronto ajuda a acelerar projetos d IA.
![Especificações]()
Características
Escala dos Dados
Total de 180 pessoas, com 50 imagens por pessoa, incluindo 18 imagens de gestos estáticos e 32 imagens de gestos dinâmicos
Distribuição de Pessoas
Distribuição de gênero: 89 homens e 91 mulheres, distribuição etária: De jovens a idosos, com predominância de adultos de meia-idade, distribuição étnica: Pessoas de etnia asiática (amarela)
Ambiente de Recolha
Cenas capturadas por câmeras dentro do carro
Diversidade de Dados
Cobre várias faixas etárias, diferentes períodos do dia e vários gestos
Equipamento de Recolha
Câmera RGB, resolução 1,920x1,080
Posição da Câmara
Acima do espelho retrovisor do carro
Tempo de Recolha
Dia, tarde e noite
Modelos de veículos recolhidos
Carros de passeio, SUV, MPV
Formato dos Dados
Formato dos dados de imagem: .jpg; formato de anotação: .json
Conteúdo Anotado
Etiqueta de marcação do modelo do veículo, categoria de gesto, nacionalidade, sexo e idade da pessoa coletada; marcação dos 21 pontos chave do gesto do motorista (cada ponto chave possui atributo visível ou invisível)
Taxa de Precisão
A taxa de precisão para a marcação dos pontos chave deve ser de no mínimo 95%; a taxa de precisão para a marcação da categoria de gesto, atributos do gesto e etiquetas das pessoas deve ser de no mínimo 95%
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