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驾驶行为分析

接口描述

对于输入的一张车载驾驶员监控图片(可正常解码,且长宽比适宜),识别图像中是否有人体,若检测到至少1个人体,将目标最大的人体作为驾驶员,进一步识别驾驶员的属性行为,可识别使用手机、抽烟、未系安全带、双手离开方向盘、视线未朝前方、未佩戴口罩、闭眼、打哈欠、低头9种典型行为姿态

注:若图像中检测到多个大小相当的人体,默认取画面中右侧最大的人体作为驾驶员;针对香港、海外地区的右舵车,可通过请求参数里的wheel_location字段,指定将左侧最大的人体作为驾驶员

图片质量要求:

1、服务只适用于车载监控场景,普通室内外监控场景,若要识别使用手机、抽烟等行为属性,请使用人体检测与属性识别服务。

2、车内摄像头硬件选型无特殊要求,分辨率建议720p以上,但更低分辨率的图片也能识别,只是效果可能有差异。

3、车内摄像头部署方案建议:尽可能拍全驾驶员的身体,并充分考虑背光、角度、方向盘遮挡等因素。

4、服务适用于夜间红外监控图片,识别效果跟可见光图片相比可能略微有差异。

5、图片主体内容清晰可见,模糊、驾驶员遮挡严重、光线暗等情况下,识别效果肯定不理想。

示例图参考:

在线调试

您可以在 示例代码中心 中调试该接口,可进行签名验证、查看在线调用的请求内容和返回结果、示例代码的自动生成。

请求说明

请求示例

HTTP 方法:POST

请求URL:https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/driver_behavior

URL参数:

参数
access_token 通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“Access Token获取

Header如下:

参数
Content-Type application/x-www-form-urlencoded

Body中放置请求参数,参数详情如下:

请求参数

参数 是否必选 类型 可选值范围 说明
image string - 图像数据,base64编码后进行urlencode,要求base64编码和urlencode后大小不超过4M。图片的base64编码是不包含图片头的,如(data:image/jpg;base64,),支持图片格式:jpg、bmp、png,最短边至少50px,最长边最大4096px
type string smoke,cellphone,
not_buckling_up,
both_hands_leaving_wheel,
not_facing_front
识别的属性行为类别,英文逗号分隔,默认所有属性都识别;
smoke //吸烟,
cellphone //打手机 ,
not_buckling_up // 未系安全带,
both_hands_leaving_wheel // 双手离开方向盘,
not_facing_front // 视角未看前方,
no_face_mask // 未正确佩戴口罩,
yawning // 打哈欠,
eyes_closed // 闭眼,
head_lowered // 低头
wheel_location string 0,1 默认值"1",表示左舵车(普遍适用于中国大陆地区,若图像中检测到多个大小相当的人体,默认取画面中右侧最大的人体作为驾驶员);
"0"表示右舵车(适用于香港等地区,若图像中检测到多个大小相当的人体,则取画面中左侧最大的人体作为驾驶员);
其他输入值视为非法输入,直接使用默认值

请求代码示例

提示一:使用示例代码前,请记得替换其中的示例Token、图片地址或Base64信息。

提示二:部分语言依赖的类或库,请在代码注释中查看下载地址。

驾驶行为分析
curl -i -k 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/driver_behavior?access_token=【调用鉴权接口获取的token】' --data 'image=【图片Base64编码,需UrlEncode】' -H 'Content-Type:application/x-www-form-urlencoded'
<?php
/**
 * 发起http post请求(REST API), 并获取REST请求的结果
 * @param string $url
 * @param string $param
 * @return - http response body if succeeds, else false.
 */
function request_post($url = '', $param = '')
{
    if (empty($url) || empty($param)) {
        return false;
    }

    $postUrl = $url;
    $curlPost = $param;
    // 初始化curl
    $curl = curl_init();
    curl_setopt($curl, CURLOPT_URL, $postUrl);
    curl_setopt($curl, CURLOPT_HEADER, 0);
    // 要求结果为字符串且输出到屏幕上
    curl_setopt($curl, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
    curl_setopt($curl, CURLOPT_SSL_VERIFYPEER, false);
    // post提交方式
    curl_setopt($curl, CURLOPT_POST, 1);
    curl_setopt($curl, CURLOPT_POSTFIELDS, $curlPost);
    // 运行curl
    $data = curl_exec($curl);
    curl_close($curl);

    return $data;
}

$token = '[调用鉴权接口获取的token]';
$url = 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/driver_behavior?access_token=' . $token;
$img = file_get_contents('[本地文件路径]');
$img = base64_encode($img);
$bodys = array(
    'image' => $img
);
$res = request_post($url, $bodys);

var_dump($res);
package com.baidu.ai.aip;

import com.baidu.ai.aip.utils.Base64Util;
import com.baidu.ai.aip.utils.FileUtil;
import com.baidu.ai.aip.utils.HttpUtil;

import java.net.URLEncoder;

/**
* 驾驶行为分析
*/
public class DriverBehavior {

    /**
    * 重要提示代码中所需工具类
    * FileUtil,Base64Util,HttpUtil,GsonUtils请从
    * https://ai.baidu.com/file/658A35ABAB2D404FBF903F64D47C1F72
    * https://ai.baidu.com/file/C8D81F3301E24D2892968F09AE1AD6E2
    * https://ai.baidu.com/file/544D677F5D4E4F17B4122FBD60DB82B3
    * https://ai.baidu.com/file/470B3ACCA3FE43788B5A963BF0B625F3
    * 下载
    */
    public static String driver_behavior() {
        // 请求url
        String url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/driver_behavior";
        try {
            // 本地文件路径
            String filePath = "[本地文件路径]";
            byte[] imgData = FileUtil.readFileByBytes(filePath);
            String imgStr = Base64Util.encode(imgData);
            String imgParam = URLEncoder.encode(imgStr, "UTF-8");

            String param = "image=" + imgParam;

            // 注意这里仅为了简化编码每一次请求都去获取access_token,线上环境access_token有过期时间, 客户端可自行缓存,过期后重新获取。
            String accessToken = "[调用鉴权接口获取的token]";

            String result = HttpUtil.post(url, accessToken, param);
            System.out.println(result);
            return result;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    public static void main(String[] args) {
        DriverBehavior.driver_behavior();
    }
}
# encoding:utf-8

import requests
import base64

'''
驾驶行为分析
'''

request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/driver_behavior"
# 二进制方式打开图片文件
f = open('[本地文件]', 'rb')
img = base64.b64encode(f.read())

params = {"image":img}
access_token = '[调用鉴权接口获取的token]'
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
if response:
    print (response.json())
#include <iostream>
#include <curl/curl.h>

// libcurl库下载链接:https://curl.haxx.se/download.html
// jsoncpp库下载链接:https://github.com/open-source-parsers/jsoncpp/
const static std::string request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/driver_behavior";
static std::string driver_behavior_result;
/**
 * curl发送http请求调用的回调函数,回调函数中对返回的json格式的body进行了解析,解析结果储存在全局的静态变量当中
 * @param 参数定义见libcurl文档
 * @return 返回值定义见libcurl文档
 */
static size_t callback(void *ptr, size_t size, size_t nmemb, void *stream) {
    // 获取到的body存放在ptr中,先将其转换为string格式
    driver_behavior_result = std::string((char *) ptr, size * nmemb);
    return size * nmemb;
}
/**
 * 驾驶行为分析
 * @return 调用成功返回0,发生错误返回其他错误码
 */
int driver_behavior(std::string &json_result, const std::string &access_token) {
    std::string url = request_url + "?access_token=" + access_token;
    CURL *curl = NULL;
    CURLcode result_code;
    int is_success;
    curl = curl_easy_init();
    if (curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.data());
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_POST, 1);
        curl_httppost *post = NULL;
        curl_httppost *last = NULL;
        curl_formadd(&post, &last, CURLFORM_COPYNAME, "image", CURLFORM_COPYCONTENTS, "【base64_img】", CURLFORM_END);

        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_HTTPPOST, post);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, callback);
        result_code = curl_easy_perform(curl);
        if (result_code != CURLE_OK) {
            fprintf(stderr, "curl_easy_perform() failed: %s\n",
                    curl_easy_strerror(result_code));
            is_success = 1;
            return is_success;
        }
        json_result = driver_behavior_result;
        curl_easy_cleanup(curl);
        is_success = 0;
    } else {
        fprintf(stderr, "curl_easy_init() failed.");
        is_success = 1;
    }
    return is_success;
}
using System;
using System.IO;
using System.Net;
using System.Text;
using System.Web;

namespace com.baidu.ai
{
    public class DriverBehavior
    {
        // 驾驶行为分析
        public static string driver_behavior()
        {
            string token = "[调用鉴权接口获取的token]";
            string host = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/driver_behavior?access_token=" + token;
            Encoding encoding = Encoding.Default;
            HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(host);
            request.Method = "post";
            request.KeepAlive = true;
            // 图片的base64编码
            string base64 = getFileBase64("[本地图片文件]");
            String str = "image=" + HttpUtility.UrlEncode(base64);
            byte[] buffer = encoding.GetBytes(str);
            request.ContentLength = buffer.Length;
            request.GetRequestStream().Write(buffer, 0, buffer.Length);
            HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse();
            StreamReader reader = new StreamReader(response.GetResponseStream(), Encoding.Default);
            string result = reader.ReadToEnd();
            Console.WriteLine("驾驶行为分析:");
            Console.WriteLine(result);
            return result;
        }

        public static String getFileBase64(String fileName) {
            FileStream filestream = new FileStream(fileName, FileMode.Open);
            byte[] arr = new byte[filestream.Length];
            filestream.Read(arr, 0, (int)filestream.Length);
            string baser64 = Convert.ToBase64String(arr);
            filestream.Close();
            return baser64;
        }
    }
}

返回说明

返回参数

字段 是否必选 类型 说明
person_num uint64 检测到的总人数(包括驾驶员和乘客),0代表未监测到驾驶员
driver_num uint64 检测到的驾驶员数目。若大于1,则综合考虑人体框尺寸和位置,选取最佳驾驶员目标框进行属性分析,默认取画面中右侧最大的人体作为驾驶员(普遍适用于中国大陆地区)
person_info object[] 驾驶员的属性行为信息;若未检测到驾驶员,则该项为[]
+location object 检测出驾驶员的位置
++left int 检测区域在原图的左起开始位置
++top int 检测区域在原图的上起开始位置
++width int 检测区域宽度
++height int 检测区域高度
+attributes object 驾驶员属性行为内容
++smoke object 吸烟
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可
++cellphone object 使用手机
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可
++not_buckling_up object 未系安全带
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可
++both_hands_leaving_wheel object 双手离开方向盘
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可
++not_facing_front object 视角未朝前方
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可
++no_face_mask object 未正确佩戴口罩,包含戴了口罩、但口鼻外露这类未戴好的情况
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可
++yawning object 打哈欠,实际应用时,可结合闭眼综合判断疲劳,避免普通张嘴、说话等情况下被误判
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可
++eyes_closed object 闭眼, 实际应用时,可结合打哈欠综合判断疲劳,避免正常眨眼等情况下被误判
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可
++head_lowered object 低头,实际应用时,可结合闭眼、视角未朝前方综合判断分心、疲劳,避免单一属性引起误判
+++score float 对应概率分数
+++threshold float 建议阈值,仅作为参考,实际应用中根据测试情况选取合适的score阈值即可

返回示例

   {
	"person_num": 1,
	"person_info": [
		{
			"attributes": {
				"cellphone": {
					"threshold": 0.76,
					"score": 0.089325942099094
				},
				"yawning": {
					"threshold": 0.66,
					"score": 0.0007511890726164
				},
				"not_buckling_up": {
					"threshold": 0.58,
					"score": 0.81095975637436
				},
				"no_face_mask": {
					"threshold": 0.72,
					"score": 0.99875915050507
				},
				"both_hands_leaving_wheel": {
					"threshold": 0.3,
					"score": 0.9014720916748
				},
				"eyes_closed": {
					"threshold": 0.1,
					"score": 0.090511165559292
				},
				"head_lowered": {
					"threshold": 0.58,
					"score": 0.11450858414173
				},
				"smoke": {
					"threshold": 0.25,
					"score": 0.026156177744269
				},
				"not_facing_front": {
					"threshold": 0.53,
					"score": 0.68074524402618
				}
			},
			"location": {
				"width": 856,
				"top": 419,
				"score": 0.90945136547089,
				"left": 464,
				"height": 626
			}
		}
	],
	"log_id": 2320165720061799596
}
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