新零售数据解决方案

数据堂支持物体图像数据、2D/3D活体数据采集以及通过搭建模拟真实场景采集跨摄像头追踪数据，在人脸识别、目标检测、语义分割、目标行为识别任务拥有丰富的数据服务经验，可持续改善新零售场景的客户消费体验。

支持多种设备、2D&3D人脸活体检测数据采集，并标注矩形框、关键点、分割等。

支持多设备、多场景、多角度人体行为采集并标注人体位置、关键点、行为及属性。

支持多种监控场景的人流量数据采集，并对人群分布情况进行标注。

通过对图片中目标物进行拉框、分割、分类标签等标注，使图片检索更精准。

支持采集服装、饰物等人体附属品并进行分类、分割、属性标签等标注。

支持采集仓储及物流环境的数据采集，通过目标进行分类、分割、属性标签等标注。

客户需要提升人脸识别系统的支付平台精准度。客户对于人脸数据类型及环境光照要求非常高，数据堂采集了在不同光照、角度、遮挡等状态下的2D/3D人脸数据以及活体检测数据，并对采集的人脸数据进行不同数量的关键点标注以及面部特征标注。

客户希望进一步提升无人货柜商品自动识别技术。数据堂通过在无人货柜中安装摄像头模拟真实的无人货柜并采集30万张图片。由于商品种类繁多人工判断难度很高，通过搜索标签方式并对每个类别标签进行多角度图片样例展示，极大提高标注效率和标注准确率。

客户需要快速提升智能服装搭配系统识别能力及审美。客户对于服饰分割精度要求非常高，需要对大量人物及服装数据进行分割标注并添加属性。数据堂自研的精细化抠图模板，多边形和物体的贴合度在3px以内，完全满足客户的标注精度和标注准确率要求。

客户需要OCR模型识别商品图片上的关键信息。该项目难点在于图片上有5种语言且存在模糊、大面积遮挡、文字倾斜等，标注准确率95%。矩形框贴近文本边缘并对文本区域按行级标注，数据堂在规定时间内完成15000张OCR标注并且合格率达98%。