智能座舱行为识别数据解决方案，助力打造第三空间新体验

座舱行为识别-数据标注方式

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此类标注方式用于识别人脸相关的行为。

例如疲劳驾驶识别、视线偏移识别等，具体的标注形式是标注人脸关键点+行为的标签。

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此类标注方式用于识别人体及物体相关的行为。

例如抽烟识别、开车喝水、开车打电话等，具体的标注形式是标注物品的检测框+人手部检测框+行为类别标签信息。

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此类标注方式用于识别手势动作。

例如手指不同指向，手掌动作，手指滑动等，具体标注行为为标注手势关键点+手势类别标签信息。

座舱行为识别-任务难点

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座舱行为种类众多，并且部分行为存在一定程度的主观性（例如晕车、疲劳驾驶等行为），造成算法识别难度较大。

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汽车在行驶过程中会面临来自不同方向的强光干扰，造成人脸、人体、物体等目标会出现光照不均匀，此外在夜晚时间光照不足，在不开车内灯光的情况下，普通的彩色镜头无法捕捉足够识别的信息，需要红外镜头辅助。

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车载场景不同于实验室场景，设备的功耗和算力均需控制在一定程度内，而算法识别的准确率要求又很高，因此如何小型化模型并兼顾算法精度是一个重要研究方向。