提供自動駕駛DMS系統-影像採集標註服務

DMS的實現是透過主駕駛座位上的一個非廣角攝像頭和一個車內廣角攝像頭來進行識別，識別之後傳輸到駕駛員行為檢測的主控單元，透過駕駛員的危險動作進行一定的演算法計算，駕駛員行為檢測系統將駕駛員的資訊傳輸到人機互動介面，進行文字或報警提醒。

景聯文科技擁有DMS系統資料解決方案，依託於豐富的DMS場景搭建採集經驗以及豐富的專案標註經驗，透過定製化的資料採集標註，一站式解決DMS相關演算法的訓練資料需求，配合廣大車企進行DMS相關演算法的開發。

一、整體要求

1. 採集疲勞駕駛、著裝規範、副駕駛及後排座椅、未系安全帶、抽菸、吃喝、後擋風玻璃置物臺、主駕駛防護欄、中控臺、故意遮擋鏡頭、手持手機打電、未超載、中央扶手處、聊微信看影片等行為。

2. 對檢測物件進行框選標註，所有圖片中框選的型別都需要被劃分到正確的型別中，不能出現漏標註或型別標註錯誤的情況。

3. 最終交付的標註成果資料為JSON格式檔案。

二、採集要求

採集環境包括白天、夜晚不同光線條件下的的多個城市場景；採集多樣性包括多年齡段、多地域、多駕齡、多種行為。

1. 中央扶手處

正向樣本：在車內中央扶手處無放置物品，或放置⼿機、藍⽛⽿機、資料線、⽔杯、飲 料、紙⼱盒，物品可以交叉放置，主要放置物品環境不重複。

負向樣本：香菸，打火機，揹包，手包，手鍊，衣服，書本，雨傘，零食，玩偶，鑰匙，眼鏡，耳麥，車內掛件，頭枕等。

2. 中控臺

正向樣本：在車內中央扶手處無放置物品，或放置⼿機、手機支架、隔熱墊、挪車牌，雷達，報警器行車記錄儀、物品可以交叉放置，主要放置物品環境不重複。

負向樣本：香菸，打火機，揹包，手包，手鍊，衣服，書本，雨傘，零食，玩偶，鑰匙，眼鏡，耳麥，車內掛件，頭枕等。

3. 主駕駛防護欄

正向樣本：車內乾淨。

負向樣本：香菸，打火機，揹包，手包，手鍊，衣服，書本，雨傘，零食，玩偶，鑰匙，眼鏡，耳麥，車內掛件，頭枕等。

4. 後擋風玻璃置物臺

正向樣本：在車內中央扶手處無放置物品，或放置遮陽擋、隔熱墊，雨傘，物品可以交叉放置，主要放置物品環境不重複。

負向樣本：香菸，打火機，揹包，手包，手鍊，衣服，書本，雨傘，零食，玩偶，鑰匙，眼鏡，耳麥，車內掛件，頭枕等。

5. 副駕駛及後排座椅

正向樣本：在車內中央扶手處無放置物品，或放置頭枕，腰靠，椅套，坐墊、物品可以交叉放置，主要放置物品環境不重複。

負向樣本：香菸，打火機，揹包，手包，手鍊，衣服，書本，雨傘，零食，玩偶，鑰匙，眼鏡，耳麥，車內掛件，頭枕等。

6. 著裝規範

正向樣本：司機穿單色襯衫司機穿單色襯衣（紅色，藍色，黑色，白色，）格子襯衣為主（未扣上扣⼦不超過2顆）。

負向樣本：司機未穿襯⾐，或者穿太花俏的襯⾐，或者襯⾐扣⼦超過2顆沒有扣上。

7. 未系安全帶

正向樣本：司機上⻋後，繫上安全帶。

負向樣本：司機上⻋後，未繫上安全帶。

8. 未超載

正向樣本：⻋內坐6⼈以下。

負向樣本：⻋內⼈數6⼈或者6⼈以上，⼀半以上的負向樣本需要包含⼩孩。

9. 故意遮擋鏡頭

正向樣本：正常駕駛。

負向樣本;畫面部分迷糊，或者全都看不清。

10. 疲勞駕駛

正向樣本：正常駕駛。

負向樣本：司機 打瞌睡，閉眼或者打哈⽋。

11. 聊微信看影片

正向樣本：正常駕駛。

負向樣本：司機玩手機，看微信，刷影片，打字聊天，發語音。

12. 吃喝

正向樣本：正常駕駛。

負向樣本：喝水，吃東西，叼著香菸，嘴裡吃糖，用吸管喝東西。

13. 抽菸

正向樣本：正常駕駛。

負向樣本：手持電話打電話。

14. 手持手機打電話

正向樣本：正常駕駛。

負向樣本：手持電話打電話。

三、標註要求

標註物件：將影像中所需標註類別分別進行框選標註，框選之後每個框都會有一個對應的類別。包括駕駛員人臉、手勢、安全帶、打電話、抽菸、疲勞駕駛、遮擋鏡頭等多種不同類別。

基礎框要求：只要有以上駕駛場景中的出現的司機行為都需要進行標註；框只需要包含駕駛員的主體；在被遮擋的情況下，遮擋部分需要腦補，使框反映真實人體的大小，但是不要腦補到影像外。

四、驗收標準

1.採集資料數量達到合同要求，採集種類和場景不少於雙方協議的98%。

2.不遺漏框，不誤標框，不多標框，準確率達98%以上。

3.標註分類標籤準確度達100%。

景聯文科技

為全球數千家人工智慧從業公司和高校科研機構提供AI資料採集、資料標註、資料集產品、標註平臺定製開發、假指紋採集和指紋防偽演算法服務。景聯文始終踐行“做全球AI行業客戶的資料參謀”的企業使命，助力人工智慧技術加速數字經濟相關產業質量變革、動力變革與效率變革，賦能傳統產業智慧化轉型升級。