通用监控场景标注规则

标注说明

 

标注范围说明:

要进行标记的对象:站着、坐着、蹲着、躺着、抱小孩、背小孩、容器购物车、婴儿车)中的小孩、走着的人、骑车人、推车和拉杆箱。

当出现以下情形时,不需标注:

1) 人体性别年龄无法区分时不需标注;

2) 头部或身体遮挡或截断超过50%及以上时不需标注;

3) 推车、拉杆箱存在50%及以上遮挡时,不标注推车及拉杆箱;当行人无法标注时,其推车及拉杆箱也不进行标注。

 

示例及说明:

  • 标注对象示例

 

图中1245需进行标注,3678910因遮挡过多,不进行人像标注

  • 同一人物会出现在不同的图片中,尽量不要进行重复标注

  • 抱小孩、背小孩的,大人小孩单独标注容器中(推车内、拉杆箱上)的小孩,小孩单独标容器单独标并与大人相关联

左图大人小孩单独标注,需拉两个标注框,标注框可重叠。

  • 标注框的大小说明

(1) (2) (3)

拉取标注框,框的大小要贴合标注的对象,如图1所示,图(2中的标注框过大,图(3中的标注框过小。

可标注对象遇到被遮挡情况,要按预估标注完整框;遇到被截断情况,需要标注可见区域。当遮挡或截断比例超过50%不进行标注。

 

标注属性说明:

“其它”表示属性可以清晰观测但是不在现有选项内

不明确表示标注人员无法观测到属性部分属性无法判断可选择不明确

  1. 类型行人骑车人。

    骑车人的车不作为附属进行标注。

  2. 遮挡:完全未遮挡、部分遮挡、大部分遮挡;

完全未遮挡(0%

部分遮挡(0%~20%

大部分遮挡(20%~50%);

 

红色标注的人被部分遮挡

  1. 截断:完全未截断、部分截断、大部分截断;

完全未截断(0%

部分截断(0%~20%

大部分截断(20%~50%

 

红色标注的人由于画面限制被部分截断

  1. 人脸能否看清:是、否;

  2. 身体朝向:正面、背面、左侧(包括左前、左后)、右侧(包括右前、右后)不明确具体朝向以标注人员视角为准

    (左侧)(右侧)(背面)

  3. 发型:光头、短发、长发、戴帽子、不明确

    头发在耳朵垂以上才算短发,头发在耳朵垂以下的全是长发;

  4. 眼镜:无眼镜、透明眼镜(包括只佩戴镜框)、墨镜(包括有色眼镜、不明确;

  5. 佩戴口罩佩戴口罩、佩戴口罩、不明确

  6. 性别:男、女;

    性别不明确不进行标注

  7. 年龄:婴儿、小孩、学生、青年、中年、老年;

    婴儿特指无法走路,还在手推车里的小孩(0-3)

    小孩指10岁以下(4-9)

    学生指初高中(10-18

    青年指大学生以上19-40

    中年(41-60

    老年(60上)

  8. 人种亚洲人白人黑人不明确

  9. 全身:是、否;

    可标注的人物穿着类似背带裤或者裙裤等从身体连到脚的衣服,全身属性选择”,当可以看清标注对象上衣下衣情况时包括及膝的连衣裙,也能看见裤子),全身属性选择

  10. 上衣类型:户外外套、西装外套、毛衣、t恤、衬衫、连帽衫、无袖上衣、披肩、其他、不明确;

    全身属性时,上衣类型选择不明确全身属性为上衣类型根据实际情况进行标注。

    上衣类型为多选框比如毛衣上披了披肩)如下图所示,外套和内衬均可进行选择

     

  11. 上衣颜色:黑、白、灰、橙、黄、绿、青(蓝绿色)、蓝、紫、洋红(红偏粉)、红、棕、其它(其它颜色)、不明确;

    上衣颜色无需考虑全身情况,依旧按照实际情况进行标注。

    按照图像中标注人员主观判断颜色占比,选取占比最大的颜色,如果是杂乱花纹就标注“其他”

    颜色均匀分布选择其它

    颜色属性比较多,不要选错。

  12. 上衣纹理:纯色、条纹、格子、大色块(主要颜色占大部分)、其它(其他纹理)、不明确;

    上衣纹理无需考虑全身情况,依旧按照实际情况进行标注。

    大色块代表某种颜色占据上衣大部分区域,如上衣外套是黑色,打底是白色,纹理为大色块;如上衣是黑色,包包的带子是白色且较宽面积大些,纹理也为大色块。

    上衣纯色遮挡很少纯色上衣佩带窄带的斜挎包)记为纯色

  13. 衣类型:下衣类型:长裤、短裤、长裙、短裙(以膝盖为界)、不明确;

    全身属性时,衣类型选择不明确全身属性为下衣类型根据实际情况进行标注。

    下衣如果光腿颜色标注其他,如果穿

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当年阿里如火如荼的研发AliSQL替换Oracle的战略就是那个时期阿里的中期数据战略,这个战略从部署到实施花了10年之久;而当前被炒上天的“数据中台”就是目前阿里的短期数据战略,并且这个战略目前已经实现了。这里只是举例便于理解,也许阿里的数据战略并非如此。关于数据中台的话题,网上有太多的概念了,后边有机会的话可以分享下我对数据中台的理解,这里就略过了。2、数据战略范围和内容——战略定位战略定位是回答了“做什么”、“不做什么”的根本问题,企业数据战略定位,就是定义企业的数据管理/数据治理的范围和内容。按照DAMA的给出的数据战略范围主要包括:数据架构、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据和参照数据、数据安全管理等。以上每个部分内容都可各成体系,那对企业来说,数据治理范围和内容该如何选择,却是摆在企业面前不得不回答的问题。这里,笔者建议企业的数据治理定位应充分考虑以下几点因素:企业的痛点需求是什么,希望实现的目标是什么,实施数据治理就能解这些问题吗,数据治理的投资计划(人力和资金),期望的投资回报率。把以上问题问题都想清楚了,你的数据战略定位也就清晰了——或选择全域治理、或选择个别亟待治理的主题。 3、数据战略实施策略——致胜逻辑致胜逻辑是解决了“怎么做”,“由谁做”,“做的条件”、“成功原因”等问题,是战略的精髓。我们都知道数据治理项目涉及的业务范围广、系统范围大、参与人员多,并且数据治理是一个需要不断迭代、持续优化的过程,不能一蹴而就。那么数据治理项目该从何处入手,谁来主导、谁来配合、怎样才能保证项目的成功实施并能够取得效果?这个问题不好回答。根据笔者这些年见到、听到或亲身经历的数据项目,成功或失败,很大一部分因素是由这个“致胜逻辑”决定的。成功的项目不表,我们看大多数失败的项目都可能会有以下几个特点:目标不明确、范围不清晰、主导人员分量不足、参与人员不够积极、过分迷信技术和工具、过渡依赖外部资源……。做正确的事远比正确的做事更加重要,事前想清楚数据战略的致胜逻辑,要比事后总结教训的成本低很多。数据治理项目的成功一定是将以上因素有机整合,忽视某一因素都可能会影响的数据治理的成效。4、数据战略的实施路径——行动计划行动计划是落实战略目标或指导方针而采取的具有“协调性”的计划安排。行动计划解决了“谁”、“在什么时间”、“做什么事”、“达成什么目标”的具体活动计划。行动计划要具备可执行性、能够量化、能够度量,遵循PDCA的闭环管理,定期进行复盘和检讨。前文我们提到:数据治理是一个需要不断迭代、持续优化的过程,不可一蹴而就经验告诉我们:数据治理绝对不是引入先进的技术、牛X的软件就能够解决的。项目建设过程需要企业高层的高度重视并给予足够的资源支持,需要有经验丰富的顾问团队,需要技术部门和业务部门的通力协作,这样提高项目建设的成功率。然而,项目建设阶段的成功并不代表数据治理的成功,建设阶段的成功企业数据治理项目的终点,却是企业数据治理的起点。路漫漫兮其修远,企业数据治理需要的是持续运营,将数据治理形成规则融入企业文化,是企业数据治理的根本之“道”。四、数据战略目标的三个层次数据战略的三个境界——此节内容并没有官方定义,单凭个人理解,如有偏颇但求指正。笔者认为企业数据战略大致可以分为:满足基本的管理目标和业务目标、创新与创业、定义在数字化竞争生态中的角色和地位,三个层次。这三个层次并不是不同企业不同的数据管理目标,而是企业数据战略的在不同阶段、不同成熟度条件下的三个具体形态。1、第一个层次——短期目标满足基本的管理决策和业务协同。通过解决企业的数据管理中的各类问题,以满足决策分析和业务协同的需要,对于该层次的战略目标,笔者认为是企业最基础的、最迫切需要的、最能击中企业痛点的。随着多年的信息化建设,企业上了多套业务系统,而这些业务系统是由业务部门驱动建设的,缺乏信息化的顶层规划,各系统各自为政、各成体系、信息孤岛……,系统之间的数据不标准、不一致,导致的应用集成困难、数据分析不准确。可以说目前国内绝大部分企业都是处于这个状态,而信息技术的发展速度又太快,已逐步形成了技术倒逼企业数字化的转型的趋势,而高质量的数据资产,无疑是企业数字化转型的基石。2、第二个层次——中期目标创新与创业。基于数据实现企业管理的升级和业务的创新,通过数据的利用拓展新业务、构建新业态、探索新模式是笔者认为的企业数据战略的第二个层次,也是企业数据战略的中期目标。数据战略不再是企业战略的支撑,而是引导,或者说是相互作用,这个阶段“IT即业务”!对于传统制造企业利用数据的治理和融合,可以加速管理的创新、产品的创新、销售模式的创新,例如:利用数据治理加强集团管控、基于客户偏好的个性化定制、利用数据的供应链协同和优化、基于市场预测的创新产品设计与快速上市等等。对于服务行业利用大数据的探索服务的新模式,数据可以拓宽服务的视野,实现模式领域的横向拓展、服务精度的纵向延伸,例如:根据消费者需求推出定制化的主题房,酒店新零售的服务模式,都是酒店服务业在业务创新方面上的尝试,大大提升了客户的粘性,提高了酒店的盈利点。这样的案例,在金融服务、餐饮服务、医疗服务、教育服务等服务行业,每天都在上演……。未来的服务业的竞争将更加白热化,而数据资产的利用价值将愈发明显。3、第三个层次——远景目标定义在数字化竞争生态中的角色和地位,企业数据战略的最高奥义。用友董事长王文京预言:“未来所有企业都将是数字化企业”,针对这个观点本人深以为然。科技的变革将改变企业的业务形态和竞争模式,未来的数字化竞争中,数字化将是不可忽视的核心因素,企业数据战略的部署和成功实施,将决定您的企业在未来的竞争和数字化生态中,是领导地位、挑战者、特定领域者或是淘汰出局。“什么样的愿景,决定了什么样的未来”,企业数据战略愿景的规划一定要有未来的“诗和远方”。将数据战略愿景融入企业行动方针和核心价值观中,勾勒出企业未来的“图景”。例如,马云描述阿里巴巴的愿景:分享数据的第一平台,幸福指数最高的企业,活“102”年。五、数据战略制定方法与工具数据战略的制定以企业战略为基础、以业务价值链为模型、以管理应用为目标,以可执行的活动为步骤,通过系统化的思维,挖掘信息以及信息间的规律,经过科学的规划和设计,形成企业数据化运营的一幅蓝图。对于数据战略规划的方法,目前业界还未形成一套成熟的方法论体系,但是,IT咨询和IT战略规划的方法论已经比较成熟,可用作企业数据战略规划的参考,我们先看下各大知名咨询公司的IT战略规划方法:埃森哲 IT战略规划方法论IBM IT战略规划方法论德勤  IT战略规划方法论无论哪家方法论,对于IT战略规划本质上都是一样的,基本都包含了三个步骤:1、调研分析,关键活动有:战略理解、需求分析、现状评估、行业最佳实践对比……2、远景规划,关键活动有:业务规划、组织架构、技术架构、数据架构、应用架构、IT支撑……3、实施策略,关键活动有:项目实施、进度和质量管控、效益分析、基础支撑……以上IT咨询规划方法,同样适用于企业数据战略的规划设计,但在数据战略规划设计时需要重要考虑以下几个核心问题:

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