数据集介绍

当前银行柜台访客管理在自动化和准确性方面存在挑战，传统方式依赖人工识别，效率低易出错，尤其在人流量大的时候。现有的自动识别系统仍存在识别率不高、抗干扰性差的问题。本数据集旨在针对银行柜台访客的识别以及行为分析，解决访客接待过程中的自动化和精确性问题。数据通过高清摄像头在银行柜台模拟环境中采集，捕捉不同光照与拥挤情况的访客接待情景。为确保数据质量，采用三重标注流程，进行多轮一致性检查，确保标注精度达到95%以上。标注团队由5名图像处理专家组成，数据经过噪声去除、光照均衡等预处理后，以结构化的JPG格式保存，按日期和摄像头编号组织。