常见问题
基础问题
Q：人体分析可以直接分析视频流吗？
A：目前除危险行为识别接口外，其余在线接口仅支持对静态图片进行识别分析，即将陆续开放离线SDK、软硬一体方案，以满足视频流的处理分析需求。
Q：人体分析对摄像头有要求么？图片质量会影响识别效果吗？
A：人体分析服务对摄像头选型无特殊要求，市面上主流枪机、球机、IPC、USB摄像头拍摄的图像均支持。
如果图片质量较差，会一定程度上影响模型效果。对于超高清图片建议压缩后识别，对于图片质量差的图片，建议提升图片清晰度，推荐分辨率720 P以上的图片，更低分辨率的图片也能识别，只是效果可能有差异，模糊、遮挡严重、光线暗等情况下，识别效果肯定不理想。
Q：人体分析可以识别夜间红外监控图片么？
A：红外图片缺少颜色特征，识别效果与可见光图片相比，有一定差异；当前人体检测与属性识别、驾驶行为分析这2个服务已扩展支持红外图片，但识别效果需实测评估，其余服务暂不支持红外场景。
价格问题
Q：人体分析在线接口如何收费？未上线计费的接口能否申请提额？
A：目前人体分析在线服务已上线标准计费功能，各个接口的免费调用额度（调用量和QPS并发），以及产品价格说明，请参考产品价格文档。
未上线计费功能的接口，若免费限额不够，可以提交工单、或加入官方QQ群（860337848）联系群管申请提额。
Q：人体私有化部署方案如何收费？
A：人体分析私有化部署包为付费产品，可自用或集成为客户使用，需具备基本的IT能力进行部署使用。
- 免费测试：人体分析的各个部署包，均提供免费测试，最高可获得3个月免费测试权限。
- 正式购买：按照授权数量计费（具体授权方式见授权说明），不同功能的部署包分别计费，支持按年授权、永久授权两种购买方式，具体价格请联系客户经理沟通。
场景可行性
Q：人体分析可以识别吸烟、打电话行为吗？
A：人体检测与属性识别、驾驶行为分析2个服务均可识别吸烟、打电话行为。
- 如果是普通室内外监控场景，请使用人体检测与属性识别服务，可直接在线测试识别效果：https://ai.baidu.com/tech/body/attr，支持服务器端私有化部署（本地服务器和专有云服务器均支持），详细说明请参考：https://ai.baidu.com/tech/body/private
- 如果是车载场景，请使用驾驶行为分析服务， 可直接在线测试识别效果：http://ai.baidu.com/tech/body/driver，该服务预计2020年2月推出离线SDK，可集成到车载硬件设备中，在设备端离线使用，如有需求，可提交工单或者合作咨询联系我们，以便后续及时对接测试。
Q：人体分析可以识别人员在岗/离岗/睡觉行为吗？
A：可使用人体检测与属性识别服务、或人体关键点识别服务，上述2个服务均可判断画面中是否有人、并返回每个人体的坐标位置，基于接口返回的上述信息，在摄像头画面中设定识别区域，即可实现在岗/离岗的业务判断逻辑 。
同时，百度近期推出的一站式视频监控系统配置平台EasyMonitor，已经预置了“离岗检测”、“睡岗检测”等业务技能，可直接接入视频流，进行技能配置，查看监控分析结果，零开发门槛，欢迎使用。
Q：人体分析可以识别人员是否穿戴工作服/佩戴安全帽吗？
A：可使用人体检测与属性识别服务，通过返回字段“是否戴帽子”及“服饰颜色”、“服饰纹理特征”结果，辅助判断。
同时，百度近期推出的一站式视频监控系统配置平台EasyMonitor，已经预置了“安全帽佩戴合规检测”等业务技能，可直接接入视频流，进行技能配置，查看监控分析结果，零开发门槛，欢迎使用。
Q：人体分析可以识别摔倒或打架行为吗？
A：可以，百度近期推出的危险行为识别服务支持识别摔倒、砸东西、打架等行为，可以提交工单、或加入官方QQ群（860337848）联系群管申请开通权限，进行试用。
Q：人体分析可以通过图片得到身高、三围、脚长等具体信息吗？
A：通过人体关键点信息推算肩宽、身高等信息不可行，图片中人体远近、大小有区别，不能进行比例估算。
人体关键点识别目前可识别的21个关键点位置如下：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。
Q：手势识别可以识别手势的方向么？我需要自定义手势动作
A：目前没有动态的手势识别，可以用静态的手势做个替代方案，比如点赞手势（拇指向上）代表向上，diss手势（拇指向下）代表向下，具体支持的手势类别可以参考文档说明：https://ai.baidu.com/ai-doc/BODY/4k3cpywrv
新推出的手部关键点识别服务，可精准定位手部21个主要骨节点坐标，可用于自定义手势识别，可在线测试体验：https://ai.baidu.com/tech/body/hand
私有化部署
Q：人体分析支持内网环境使用、服务器私有化部署么？
A：支持，本地服务器或者专有云服务器（需GPU）均可一键部署，支持人体检测、人体属性识别、人体关键点定位、人流量统计、手势识别、人像分割等功能；完成企业认证，即可在控制台提交测试申请，最高可获得3个月免费测试权限：https://console.bce.baidu.com/ai/?fromai=1#/ai/body/package/index，工作人员会在3个工作日内处理对接。私有化部署方案详细介绍请参考：https://ai.baidu.com/tech/body/private
Q：基于企业本地服务器私有化部署的人体识别对服务器GPU有什么要求？
A：人体分析私有化部署的硬件配置选型推荐，请参考：https://ai.baidu.com/ai-doc/BODY/Ak3cpyw50#硬件配置
Q：人体分析的本地私有部署是否还需要访问公网？
A：人体分析本地私有部署不需要访问公网，无外部网络依赖，在局域网内使用，数据无需上传至第三方服务器或云端，可有效保障企业核心生产数据的私密性和安全性。
离线 SDK
Q：人体分析支持在设备端离线使用吗？
A：人体关键点识别、手势识别、动态人流量统计Android端的离线SDK已在邀测中，其他开发环境暂未支持，如有需求，请提交工单或者合作咨询联系我们申请试用。
同时，近期推出3D肢体关键点 SDK，如有需求，可在页面上点击申请试用。
Q：人体分析服务的离线SDK对硬件及摄像头的要求如何？
A：离线SDK硬件推荐rk3399或者同等算力以上的芯片；对于摄像头无特殊要求，720P以上即可。其中：
- 手势识别：主要适用于3米以内的自拍、他人拍摄，1米内识别效果最佳，拍摄距离太远时，手部目标太小，无法准确定位和识别。图片中有多个手势时，也能识别，但该情况下，单个手势的目标可能较小，且角度可能不好（例如存在倾斜、遮挡等），识别效果可能受影响。建议针对单个手势进行识别，效果最佳。
- 动态人流量统计：适用于各种出入口，摄像头高度3m左右为佳，垂直俯拍或大角度斜拍，需要拍到人体头部和肩部，人群过于密集会影响识别效果。抽祯频率需＞2fps，否则无法有效跟踪，建议5~10fps。
人流量统计
Q：人流统计接口可以实现对单位时间内去重的进出人数统计吗？
A：请使用人流量统计（动态版）接口，技术文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/BODY/wk3cpyyog。
Q：人流统计对摄像头的高度、角度有什么要求吗？
A： 静态人流量统计的摄像头架设的建议：高度3m以上，5m以上为佳，垂直俯拍或者大角度斜拍，需要能拍全区域内的人头，适应人群密集场所。
动态人流量统计的摄像头架设的建议：适用于各种出入口，摄像头高度3m左右为佳，垂直俯拍或斜拍，需要拍到人体头部和肩部，人群过于密集会影响识别效果。
Q：人流统计可以实现指定区域的识别与统计吗？
A：目前接口已支持图片特定框选区域的人数统计，最多可同时支持10个区域，调用接口时设置area参数即可，技术文档：https://ai.baidu.com/ai-doc/BODY/7k3cpyy1t。
对于环境中存在干扰识别结果的物体，也可以通过设定区域来排除干扰，提升识别效果。
Q：人流量统计接口，目前只返回数量和渲染图片，能返回具体人头的坐标集合吗？
A：人流量统计模型暂时不支持返回坐标。
如需要人体坐标信息，可使用人体检测与属性识别、或人体关键点识别，上述2个服务均可检测识别画面中的所有人，并返回每个人体的坐标位置。但人群密集、或拍摄距离过远时不适用，因为遮挡严重、目标太小，无法有效检测到人体目标。
Q：人流统计目前在什么场景下效果比较好？我测试效果感觉不够理想
A：目前在室内场景，例如机场、商场、教室、展馆等效果都比较好，室外场景，如交通场景、工地场景等，由于场景差异较大，建议先实测评估识别效果。若效果不理想可以提交工单、或加入官方QQ群（860337848）联系群管进行反馈。
Q：动态人流量分析时，图片与图片之间间隔的最小时间差是多少？是否时间相隔越近，识别正确率越高？
A：不限制最小时间差，最大时差不超过500ms，即：抽祯频率需要大于2fps，建议帧率5~10fps，也就是每100ms~200ms抽一帧。
驾驶行为分析
Q：人体分析在车载场景识别效果好吗？
A：百度推出了驾驶行为分析服务，可以识别驾驶员打手机、抽烟、不系安全带等违规行为，详情参见：https://ai.baidu.com/tech/body/driver
该服务预计2020年2月推出离线SDK，可集成到车载硬件设备中，在设备端离线使用，如有需求，可提交工单或者合作咨询联系我们，以便后续及时对接测试。
Q：驾驶行为分析的score和threshold代表什么含义？如何使用？
A：score表示属性的置信度，比如抽烟属性的score如果是0.9，说明很大程度上在抽烟；threshold是基于内部测试结果，给出的score阈值建议，假设抽烟属性的threshold是0.5，则表示“建议score≥0.5时，代表抽烟，score＜0.5时，代表没抽烟”。
threshold只是内部给出的建议阈值，仅作为参考，不同业务场景的测试结果可能有差异，需要根据实际测试结果选取合适的阈值，比如您测试了200张抽烟的图片，发现score ＞0.6时，真实准确率为80%，score＞0.8时，真实准确率为90%，那么看看业务上需要多高的准确率，再选择一个合理的score阈值。