行人属性AI识别/人体结构化属性AI识别算法的原理及应用场景介绍

行人属性AI识别技术是一种基于人工智能技术的图像识别技术，通过对行人的图像或视频进行处理和分析，提取出其中的结构化信息，如人体姿态、关键点位置、行人属性（性别、年龄、服装等）等。

行人结构化数据分析的方法包括姿态估计、关键点检测、行人属性识别等：

• 姿态估计是指根据行人的姿势，预测出其关节的角度和位置。
• 关键点检测是指识别出行人图像中的关键点，如头部、手部、脚部等。
• 行人属性识别是指根据行人的外貌特征，如性别、年龄、服装等，推测出行人的属性信息。

在人员结构化AI分析的过程中，首先需要对收集到的人员数据进行预处理，包括数据清洗、分类、标注等步骤。随后，通过深度学习、机器学习等算法，对人员数据进行特征提取和模型训练，构建出具有预测和分析能力的人员结构化模型。这些结构化数据可以用于行人监控、人体识别、行为分析等应用。这项技术可以通过深度学习算法对大量行人图像数据进行训练，从而提高准确率和准确性。

TSINGSEE青犀AI智能分析网关的行人属性识别/人体结构化属性识别算法，可以识别输入图片中的人体区域，并返回每个区域人体位置坐标及属性分析，如：性别、年龄、服饰、眼镜、包、衣服颜色等属性信息。算法可以提供丰富的人体属性检测信息，包括年龄、性别、头发、是否戴眼镜、有无帽子、有无背包、有无手提包、有无肩挎包、上衣颜色、上衣种类、下衣颜色、下衣种类等。行人属性识别算法在功能上可以实现通过行人相关特征进行人员搜索、筛选、以图搜图等。

行人结构化数据分析AI技术的应用非常广泛。例如，在行人监控方面，可以通过分析行人的姿态和关键点，判断行人是否存在异常行为，如盗窃、攀爬等。在人体识别方面，可以通过识别行人的关键点，实现人体追踪、人体识别等功能。在行为分析方面，可以通过分析行人的属性信息，了解行人的行为习惯和运动轨迹，从而进行人流分析、趋势预测等。

该技术的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：

• 安防监控：可以用于监控系统中对行人进行实时属性分析，提高监控的准确性和效率。
• 零售行业：可以用于购物中心、商场等地方对顾客的属性进行识别，从而为商家提供更精准的推荐和定位服务。
• 人群管理：可以用于公共场所如车站、机场等对人群进行分析，保障公共安全和秩序。
• 交通管理：可以用于智能交通系统中对行人的属性进行监测，提高交通管理的效率和安全性。
• 警务执法：协助工作人员从海量视频监控数据中精准、快速地找到目标人物，提升警务实战效能与效率。