行人檢測、行為分析、跨鏡跟蹤、屬性識別等能力在工業、安防、金融、能源等行業中可謂是核心財富密碼！一套綜合目標檢測、跟蹤、關鍵點檢測等能力的開源實時行人分析工具，就是把握這些高價值場景的關鍵！

PP-Human多功能全景圖

說來容易，但它真的切實可用，需要企業真實場景數據打磨優化，擁有人體屬性分析、行為識別與流量技術與軌跡留存三大能力，兼容單張圖片、單路或多路視頻等多種數據輸入類型，還需要適應不同光線、復雜背景及跨鏡頭場景。

今天給大家介紹的，就是這樣一套不僅擁有上述能力，還直接提供目標檢測、屬性分析、關鍵點檢測、行為識別、ReID等產業級預訓練模型的實時行人分析工具PP-Human，方便開發者靈活取用及更改！

光說不練，假把式，讓我們詳細看看PP-Human的特性吧！

· 功能豐富 · 最適配企業業務指標的三大功能、六大核心技術

PP-Human支持屬性分析、行為識別、流量計數/軌跡留存三大功能，覆蓋目標檢測、多目標跟蹤、屬性識別、關鍵點檢測、行為識別和跨鏡跟蹤六大核心技術：

其中，屬性分析支持性別、年齡、眼鏡、帽子、衣著等26種通用屬性，行為識別支持毫秒級摔倒檢測，在4月19~21日的三日直播課中，百度資深研發工程師還將在現場編寫代碼，手把手教大家如何擴展到其他動作類型的識別，如睡覺、奔跑等，更多細節內容歡迎大家關注直播。

· 強泛化性 · 適應不同光線、視角、背景

考慮到實際落地中無法避免環境繁雜、場景多變、拍攝角度不定的問題，PP-Human通過豐富不同場景的訓練數據、優化網絡結構及工程實現，增強檢測、跟蹤、屬性、動作識別等基礎模型的泛化性，以實現最廣最全的應用場景覆蓋。

· 極低使用門檻 · 兼容各類數據類型、一行命令功能快速實現

PP-Human采用pipeline的方式串聯各模塊，輸入部分支持單張圖片，圖片文件夾，單鏡頭視頻和多鏡頭視頻，通過命令行輸入不同參數即可實現對應功能。

PP-Human技術架構

PP-Human使用示例

完整參數使用說明：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4/deploy/pphuman

· 超高靈活度 · 六大核心技術靈活解耦，支持任意高效重組

PP-Human不僅提供完整的應用能力：人體屬性分析、行為識別、流量計數軌跡繪制，其覆蓋的基礎功能：檢測、關鍵點檢測、跟蹤、ReID、屬性、行為分類均支持獨立訓練、自由組合，以適配各類企業場景：

審核編輯 ：李倩