爱加猫

核心特点

1. 多维度标注：

   • 人头检测：标注每个人员的头部边界框（head），支持人群密度估计与异常聚集预警。
   • 行为分类：扩展标注站立、行走、奔跑、跌倒等行为标签，适配异常行为检测任务。
   • 场景属性：补充光照强度、天气条件、空间类型（开放/封闭）等元数据，提升模型跨场景泛化能力。

2. 场景多样性：

   • 数据来源包括监控摄像头（60%）、无人机航拍（25%）及模拟渲染（15%），覆盖俯视、平视等多视角，模拟真实环境中的遮挡、动态模糊等挑战。
   • 包含极端密度场景（如音乐会、节日游行），单图最大标注人头数达 1500+，支持高密度人群算法优化。

3. 技术适配性：

   • 已验证适配 YOLOv8、Faster R-CNN 及人群专用模型（如 CSRNet），基线测试中 YOLOv8 模型达到 mAP@0.5=91.3%，推理速度 140 FPS（GPU）。
   • 提供数据增强工具包（透视变换、噪声注入）与标准化评估指标（MAE、MSE），降低算法研发门槛。

应用价值

• 公共安全：实时监测人群密度与流动趋势，预警踩踏风险，辅助应急指挥决策。
• 智能交通：分析地铁站、机场等场景的人员分布，优化客流疏导方案。
• 城市规划：通过人群热力图生成，评估商业区、公园等公共空间的设计合理性。

数据集已应用于多个智慧城市项目，结合时空数据分析技术，实现人群动态的精准预测与管理。完整数据样例与基准模型可通过合作授权获取。