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百度智能云人体分析云服务-私有化部署方案接口调用指南
Hi，您好，欢迎使用百度人体分析私有化部署产品。
人体分析私有化部署包部署成功后，即可获得与在线API基本完全相同的接口，相关接口将会启动，即可参考本文档开始调用测试。
人体分析的各个接口拆分为不同的私有部署包，人体关键点识别、人流量统计、人体检测、人体属性识别（单人版）、手势识别、人像分割、手部关键点识别、驾驶行为分析对应8个不同的部署包，方便选取所需能力灵活应用。
接口能力介绍
1、人体关键点识别
检测图片中的所有人体，识别每个人体的21个主要关键点，包含四肢、脖颈、五官等部位，同时可输出人体的坐标信息。支持多人检测、人体位置重叠、遮挡、背面、侧面、中低空俯拍、大动作等复杂场景。
21个关键点的位置：头顶、左眼、右眼、左耳、右耳、左嘴角、右嘴角、鼻子、脖子、左肩、右肩、左手肘、右手肘、左手腕、右手腕、左髋部、右髋部、左膝、右膝、左脚踝、右脚踝。
注：接口会返回人体坐标框和每个关键点的置信度分数，在应用时可综合置信度score分数，过滤掉置信度低的“无效人体”，推荐的过滤阈值在下文"接口调用说明"部分展开。
2、人体检测
检测图像中的所有人体，返回每个人体的矩形框位置；支持人体重叠、遮挡、截断、背面、侧面、动作变化等复杂场景。人体像素需大于60px * 60px。
3、人体属性识别（单人版）
输入单个人体的图片，识别人体的静态属性和行为，共支持28种属性。主要适用于中低空大角度斜拍视角，支持人体轻度重叠、轻度遮挡、背面、侧面等不同拍摄角度。
可识别28种属性：性别、年龄阶段、下身服饰类别、上身服饰类别、戴帽子（可区分普通帽/安全帽）、戴口罩、上身服饰颜色、下身服饰颜色、使用手机、吸烟、身体朝向、撑伞、背包、是否有交通工具……
注：接口返回的属性信息包括人体的遮挡、截断情况，在应用时可基于此过滤掉“无效人体”，比如严重遮挡、严重截断的人体。
4、人流量统计
识别和统计图像当中的人体个数（静态统计，不支持追踪和去重）；支持框定多个不规则区域统计局部人数，同时可输出渲染图片。
适用于3米以上的中远距离俯拍，5米以上为佳，以头部为主要识别目标统计人数，无需正脸、全身照，适应各类人流密集场景。支持轻度畸变的鱼眼摄像头。
5、手势识别
识别图片中的手势类型，返回手势名称、手势矩形框、概率分数，可识别24种常见手势，适用于手势特效、智能家居手势交互等场景。
支持的24类手势列表：拳头、OK、祈祷、作揖、作别、单手比心、点赞、Diss、我爱你、掌心向上、双手比心（3种）、数字（9种）、Rock、竖中指。
适用于3米以内的拍摄距离，1米内为佳，自拍和他人拍摄均支持，拍摄距离尽量近一些，否则手势目标太小，容易漏识别。
6、人像分割
识别人体的轮廓范围，与背景进行分离，适用于拍照背景替换、照片合成、身体特效等场景。输入正常人像图片，返回分割后的二值结果图、灰度图、透明背景的人像图（png格式）。 美颜、P图等图片美化手段会影响分割效果，请使用原图进行分割。
7、手部关键点识别
检测图片中的手部，输出手部坐标框、21个骨节点的坐标信息。当前主要适用于图片中单个手部的情况，图片中同时存在多个手部时，识别效果可能欠佳。
8、驾驶行为分析
针对车载场景，识别驾驶员使用手机、抽烟、不系安全带、未佩戴口罩、闭眼、打哈欠、双手离开方向盘等动作姿态，分析预警危险驾驶行为，提升行车安全性。
接口格式说明
变量类型定义
| 类型 | 定义 |
|---|---|
| string | 普通的字符串，可能会有长度要求，具体参见接口说明中的备注 |
| uint32 | 整形数字，最大取值为4字节int。自然数 |
| int64 | 整形数字，最大取值为8字节int。允许负数 |
| json | 无论是request还是response中某个字段定义为json，那么它其实是一个json格式的字符串，需要二次解析 |
| array | request的query中表示array请使用key[] 。response的json中的array即为jsonArray |
| double | 双精度，小数点后最大8位四舍五入 |
返回格式
error_code、error_msg即错误码和错误描述，详细含义请参考错误码表, error_code为0代表请求成功
result是接口返回的详细信息, 格式为数组。
log_id是请求的日志id, 13位长(bigint), 用于定位请求。
{
"error_code" : 0, //错误码 0代表成功
"error_msg" : "SUCCESS", //错误信息
"result" : {...} //返回结果 具体内容详见相关接口
"log_id" : 3535325235 //请求的日志id
"timestamp" : 1512391548 //请求到达的时间戳 精确到秒级
"cached" : 0 //未启用 无需处理
}接口调用说明
人体关键点识别
检测图片中的所有人体，识别每个人体的21个主要关键点，包含四肢、脖颈、五官等部位，同时可输出人体的坐标信息。
21个关键点的位置：头顶、左耳、右耳、左眼、右眼、鼻子、左嘴角、右嘴角、脖子、左肩、右肩、左手肘、右手肘、左手腕、右手腕、左髋部、右髋部、左膝、右膝、左脚踝、右脚踝。示意图如下：
调用接口的地址示例：[192.168.0.1]:8124/GeneralClassifyService/classify，其中ip需要替换为用户自己服务器的ip，端口默认为：8124
路径
/GeneralClassifyService/classify
请求参数
| 参数 | 必选 | 类型 | 可选值范围 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| image | true | string | 0-255彩色图像, size >50 | 图像数据，base64编码，图片长宽比需介于0.1-10之间，图片尺寸长宽小于50pixel时，会提示尺寸过小 |
请求参数构造及python代码示例
请求参数为json格式，请求时请将Content-Type设置为application/json格式。
请求参数格式如下：
{ "data" : base64encode( { "image" : base64encode(binary image data) } ) }python代码示例如下：
import base64 import json # 输入图片为/home/work/01.jpg image_file = "/home/work/01.jpg" # 将图片内容读取至image_data with open(image_file, 'rb') as f: image_data = f.read() data = { # 将image_data进行base64编码 "image": base64.b64encode(image_data) } request_body = { # 将data转为json，并进行base64编码 "data": base64.b64encode(json.dumps(data)) } # 最终应该传入http body的内容 print json.dumps(request_body)返回参数
接口返回人体坐标框和每个关键点的置信度分数，在应用时可综合置信度score分数，过滤掉置信度低的“无效人体”，建议过滤方法：当关键点得分大于0.2的个数大于3，且人体框的得分大于0.2时，才认为是有效人体。
实际应用中，可根据对误识别、漏识别的容忍程度，调整阈值过滤方案，灵活应用，比如对误识别容忍低的应用场景，人体框的得分阈值可以提到0.3甚至更高。
湘公网安备43019002001857号
备案号：
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