基于人工智能的消費(fèi)者視覺表征數(shù)據(jù)采集及應(yīng)用要求

基于人工智能的消費(fèi)者視覺表征數(shù)據(jù)采集及應(yīng)用要求本文件規(guī)定了通過AI相關(guān)技術(shù)采集消費(fèi)者視覺表示數(shù)據(jù)及其應(yīng)用的相關(guān)要求，包括AI采集設(shè)下列文件對(duì)于本文件的應(yīng)用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，僅注日期的版本適用于本GB/T30147-2013安防監(jiān)控視頻實(shí)時(shí)智能分GB/T35273-2020信息安全技術(shù)GB/T37964-2019個(gè)人人工智能ArtificialIntelligenc通過訓(xùn)練具有多個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來創(chuàng)建豐富層次表示視覺信息VisualInformat2視覺表征數(shù)據(jù)VisualRepresen利用深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)目標(biāo)圖像提取視覺信息的特在視頻中設(shè)定一條或多條檢測(cè)線，對(duì)目標(biāo)對(duì)象以指入侵檢測(cè)IntrusionDete在視頻中設(shè)定的檢測(cè)范圍內(nèi)，對(duì)目標(biāo)對(duì)象的運(yùn)動(dòng)事件進(jìn)行跟蹤分【來源：GB/T35273-2020，定義3.2】PNG：可移植網(wǎng)絡(luò)圖形格式（PortableNetworkGraphicFormat）GIF：圖像互換格式（GraphicsInterchangeFo4消費(fèi)者表征數(shù)據(jù)采集和處理業(yè)務(wù)描述度學(xué)習(xí)算法模型的視覺信息采集設(shè)備，它將采集區(qū)域內(nèi)目標(biāo)對(duì)象的圖像或視頻，并對(duì)采集的圖像或視頻流抽取的圖像幀進(jìn)行相應(yīng)的分析和處理，以獲得目標(biāo)對(duì)象的視覺表征數(shù)據(jù)。其——深度學(xué)習(xí)算法模型對(duì)采集圖像中出現(xiàn)的人型目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行檢測(cè)，分析圖像中人體輪廓的位學(xué)習(xí)算法識(shí)別目標(biāo)對(duì)象后的人體輪廓，并進(jìn)行適當(dāng)裁剪的圖像文件（包括如頭部和身體輪廓錨框、文件名、圖像采集時(shí)間、目標(biāo)對(duì)象在圖像中的位置坐標(biāo)、目標(biāo)對(duì)象映射到采集區(qū)域的軌跡合分析。單臺(tái)AI設(shè)備對(duì)消費(fèi)者視覺表征數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和處理4進(jìn)入采集區(qū)域是否同一消費(fèi)者進(jìn)入采集區(qū)域是否同一消費(fèi)者數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)處理處理結(jié)果采集圖片采集視頻從視頻流抽取圖像幀檢測(cè)目標(biāo)裁剪圖像檢測(cè)結(jié)果文本AI模型AI模型安防監(jiān)控視頻設(shè)備本地保存此時(shí)，云端將選取任意一張人體輪廓裁剪圖像，使用深度學(xué)習(xí)算法模型分析，通過圖像中的位置坐裁剪圖片1軀干關(guān)鍵點(diǎn)軀干關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)衣著局部顏色衣著局部顏色{point1(x,y),point2(x.y){color:blue}裁剪圖片2軀干關(guān)鍵點(diǎn)軀干關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)衣著局部顏色衣著局部顏色{point1(x,y),point2(x.y){color:blue}若兩張人體輪廓裁剪圖像為同一消費(fèi)者，則將這兩張人體輪并將這兩份視覺表征數(shù)據(jù)設(shè)置相同的標(biāo)識(shí)符（id表示現(xiàn)在一段連續(xù)時(shí)間序列內(nèi)，同一個(gè)消費(fèi)者在較大區(qū)域內(nèi)的動(dòng)線軌跡的跟蹤以及在較大區(qū)域內(nèi)去重后云端服務(wù)器AI設(shè)備1AI設(shè)備N章節(jié)相關(guān)要求”。45°之間以便高效采集數(shù)據(jù)；采集方向和采集時(shí)間宜選擇背對(duì)消費(fèi)者的客流方向進(jìn)行采6可以對(duì)消費(fèi)者是否是熟客進(jìn)行發(fā)現(xiàn)或判定；再比如，統(tǒng)計(jì)具有相同特征識(shí)別信息在不同的采集區(qū)域的進(jìn)出頻率和逗留時(shí)間，可以對(duì)消費(fèi)者的喜好進(jìn)行分析6.2.1當(dāng)消費(fèi)者進(jìn)入采集區(qū)域時(shí)，應(yīng)采取適當(dāng)措施告知消費(fèi)者（如醒目6.2.2告知消費(fèi)者的內(nèi)容應(yīng)包括采集數(shù)據(jù)的類型、用途、隱私保護(hù)政策、信息使用a)應(yīng)采集消費(fèi)者的人體輪廓、頭肩比、服飾b)不宜采集消費(fèi)者人臉數(shù)據(jù)；當(dāng)AI設(shè)備采集到消費(fèi)者人臉數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)對(duì)消費(fèi)者臉部區(qū)域進(jìn)圖像進(jìn)行裁剪以獲得單一消費(fèi)者的特征識(shí)別原始信息，并提取其中顯著的、高區(qū)分度的特征識(shí)別信息，同時(shí)結(jié)合其運(yùn)動(dòng)軌跡和坐標(biāo)、時(shí)間等數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)者行為進(jìn)行綜合分a)宜選擇在AI采集設(shè)備直接完成原始圖像預(yù)處理，預(yù)處理包b)一旦完成消費(fèi)者特征識(shí)別原始信息的預(yù)處理后，c)選用的AI算法模型不應(yīng)是基于針對(duì)人體臉部特針對(duì)所采集的特征識(shí)別原始信息，應(yīng)對(duì)其是否采集到消費(fèi)者個(gè)人敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。個(gè)人敏感標(biāo)識(shí)化原則要求”采取適當(dāng)?shù)拇胧┻M(jìn)行去標(biāo)識(shí)化處理，去標(biāo)識(shí)化處理過程應(yīng)是不可b)特征關(guān)聯(lián)分析結(jié)果宜用于表現(xiàn)消費(fèi)者整體統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、喜好趨勢(shì)分析等用途；b)按照GB/T39335-2020中的“5c)處理消費(fèi)者視覺表征數(shù)據(jù)的相關(guān)系統(tǒng)應(yīng)滿足GB/T8A.1展會(huì)人流統(tǒng)計(jì)及軌跡熱點(diǎn)統(tǒng)計(jì)應(yīng)用將出入口區(qū)域劃分成外部區(qū)域、內(nèi)部區(qū)域，并在設(shè)置檢測(cè)線，以視覺表征數(shù)據(jù)中頭肩位置坐標(biāo)域的視覺表征數(shù)據(jù)，根據(jù)其頭肩位置越過檢測(cè)線為依據(jù)，判斷該消費(fèi)者進(jìn)入到展會(huì)并進(jìn)入展會(huì)區(qū)域端，云端的深度學(xué)習(xí)算法會(huì)將分析結(jié)果為同一消費(fèi)者的特征