# vehicle_data 机非人业务 #### 功能介绍 机非人业务：机动车/非机动车/行人相关的智能场景。 机非人业务消息体的message_type值为target_data。 目前行业视频管理服务会处理以下场景： itgt_type/target_type枚举值： - 6 机非人业务目标整体信息（摄像机SDC/NVR800开启机非人模式，行人进入区域，会被自动抓拍，提取行人[特征信息]，如：年龄段、是否戴眼镜、长头发还是短头发、是否戴帽子、衣服款式和颜色等） - 7 机非人业务机动车信息（摄像机SDC/NVR800开启机非人模式， 机动车进入区域，会被自动抓拍，提取机动车[特征信息]，如：机动车品牌、款型、车牌号、车牌颜色等） - 8 机非人业务非机动车信息（摄像机SDC/NVR800开启机非人模式，非机动车进入区域，会被自动抓拍，提取非机动车[特征信息]，如：非机动车类型、颜色、骑行者的特征信息等） - 53 非机动车上目标检测（特定混行摄像机SDC开启混行模式，非机动车进入区域，会被自动抓拍，提取非机动车及其骑行者[特征信息]，如：非机动车类型、颜色、骑行者的特征信息等。注意：与8不同的是，53有更多的关于骑行者的特征信息，如骑行者是否背包、是否有撑伞等） #### 消息结构体介绍 表1message_type为vehicle_data时，data结构体如下： | 字段名 | 类型 | 说明 | |:---|:---|:---| | device_id | String | 设备ID，**正常情况下不为空，必传** | | channel_id | String | 通道ID，**正常情况下不为空，必传** | | data_id | String | 数据ID：**正常情况下不为空，必传** 。可用于查询智能图片数据，参考链接：[智能图片下载](https://support.huaweicloud.com/api-ivm/ivm_03_0081.html) | | itgt_type | Int | 智能业务场景 枚举值： - 6 机非人业务目标整体信息 - 7 机非人业务机动车信息 - 8 机非人业务非机动车信息 - 53 非机动车上目标检测 | | report_time | String | 上报时间，示例：2021-03-15T16:43:00+08:00 | | global_obj_id | Int64 | 全局ID，设备传入的唯一标识 | | lane_id | Int64 | 车道号 | | vehicle_direction | Int | 车辆运动方向 枚举值： - 0 未知 - 1 向左 - 2 向右 - 3 向上 - 4 向下 | | plate_char | String | 车牌字符，当检测到机动车属性时传该值 | | plate_color | Int | 车牌颜色，当检测到机动车属性时传该值，见附录[车牌颜色](https://support.huaweicloud.com/api-ivm/ivm_03_0142.html#ZH-CN_TOPIC_0000001758544633__table145397489458) | | vehicle_type | Int | 机非人类型，当检测到机非人属性时传该值，见附录[机非人类型](https://support.huaweicloud.com/api-ivm/ivm_03_0142.html#ZH-CN_TOPIC_0000001758544633__table18667012125819) | | vehicle_color | Int | 车辆颜色，当检测到机动车属性时传该值，见附录[车辆颜色](https://support.huaweicloud.com/api-ivm/ivm_03_0142.html#ZH-CN_TOPIC_0000001758544633__table12528452470) | | car_pre_brand | Int | 品牌字符索引，当检测到机动车属性时传该值，见附录[车款类型](https://support.huaweicloud.com/api-ivm/ivm_03_0142.html#ZH-CN_TOPIC_0000001758544633__table1784445105916) | | car_sub_brand | Int | 子款符号索引，当检测到机动车属性时传该值 | | car_year_brand | String | 年款符号，当检测到机动车属性时传该值 | | rider_age_range | Int | 骑行人年龄范围 枚举值： - 0 未知 - 1 少年 - 2 青年 - 3 老年 | | rider_gender | Int | 骑行人性别 枚举值： - 0 未知 - 1 男性 - 2 女性 | | has_helmet | Boolen | 是否戴头盔 | | helmet_color | Int | 头盔颜色 | | motor_color | Int | 非机动车颜色 | | has_motor_sunshade | Boolen | 是否有遮阳伞 | | has_motor_carry | Boolen | 是否有携带物 | | has_license_plate | Boolen | 是否有车牌 | | rider_num | Int | 骑行人数 | | motor_type | Int | 非机动车类型 | | vehicle_url | String | 车辆特写图url | | target_all_pic_url | String | 目标整体抠图url | | panorama_url | String | 全景图片url | | vehicle_pos | [RectCor] object | 车辆检测框位置万分比 | | human_pos | [RectCor] object | 目标整体位置万分比 | | human_age | Int | 行人年龄 枚举值： - 0 未知 - 1 少年 - 2 青年 - 3 老年 | | human_gender | Int | 行人性别 枚举值： - 0 未知 - 1 男性 - 2 女性 | | human_upperstyle | Int | 上衣款式 - 0 未知 - 1 长袖 - 2 短袖 | | human_uppercolor | Int | 上衣颜色 | | human_lowstyle | Int | 下衣款式 | | human_lowercolor | Int | 下衣颜色 | | human_shape | Int | 体型 | | human_mouthmask | Int | 行人口罩 | | human_hair | Int | 行人头发 | | common | [Common] object | 通用数据定义 | | target | [Target] object | 目标：设备上传TLV时的设备的原始数据，该字段是设备上传的原始数据的解析，不同的业务场景传入的字段会不相同。 | | moto_type | Int | 非机动车类型 | 表2RectCor | 字段名 | 类型 | 说明 | |:---|:---|:---| | x_cor | Int | 上层业务检测框左上角坐标点x计算方式，x1 = x_cor \*全景图像素宽度/ 10000 | | y_cor | Int | 上层业务检测框左上角坐标点y计算方式，y1 = y_cor \*全景图像素高度/ 10000 | | width | Int | 上层业务检测框宽度 计算方式 widht1 = widht \*全景图像素宽度/ 10000 | | height | Int | 上层业务检测框长度 计算方式 height1 = height \*全景图像素高度/ 10000 | 表3Common | 字段名 | 类型 | 说明 | |:---|:---|:---| | channel_id | Int64 | 通道ID | | channel_id_ex | Int64 | 相机扩展通道ID | | pts | Int64 | 时间戳 | | sdc_device_id | String | 主从机设备ID | | sdc_uuid | String | 摄像机视频源通道号 | | intelligence_type | Int | 智能类型 | | image_height | Int | 图片高度 | | image_width | Int | 图片宽度 | | meta_type_mask | Int | 元数据类型掩码 枚举值： - 1 框数据 - 2 图数据 - 8 保活数据 - 16 告警数据 | 表4Target | 字段名 | 类型 | 说明 | |:---|:---|:---| | car_pre_brand | String | 品牌字符：中文字符，例如大众 | | car_pre_brand_index | Int | 品牌字符索引，当检测到机动车属性时传该值，见附录[车款类型](https://support.huaweicloud.com/api-ivm/ivm_03_0142.html#ZH-CN_TOPIC_0000001758544633__table1784445105916) | | car_sub_brand | String | 子款字符：中文字符，例如明锐 | | car_sub_brand_index | Int | 子款字符索引 | | car_year_brand | String | 年款字符：例如2011 | | cur_snap_index | Int | 当前抓拍序列号 | | global_object_id | Int64 | 智能目标全局ID | | human_pic | String | 目标整体抠图：已转化为图片url | | human_pic_kps | Int | 目标整体抠图kps质量过滤标志位 | | human_pic_roi | [Rect] object | 目标整体抠图中的目标整体目标框：目标整体抠图中可能存在其它干扰，此坐标用于精确圈定目标整体范围 | | human_rect_position | [Rect] object | 目标整体位置 | | lane_id | Int | 车道号 | | panorama_pic | String | 全景图：已转化为图片url | | pic_snapshot_dst_offset | Int64 | 夏令时偏移时间：单位秒/s | | pic_snapshot_time | Int | 抓拍时间 | | pic_snapshot_timems | Int64 | 抓拍时间：单位毫秒/ms | | pic_snapshot_tzone | Int64 | 抓拍时区：单位毫秒/ms 东区为+ 西区为-，支持夏令时 | | plate_char | String | 车牌字符，当检测到机动车属性时传该值 | | plate_color | Int | 车牌颜色，当检测到机动车属性时传该值，见附录[车牌颜色](https://support.huaweicloud.com/api-ivm/ivm_03_0142.html#ZH-CN_TOPIC_0000001758544633__table145397489458) | | plate_pic | String | 车牌抠图：已转化为图片url | | plate_pos | [Rect] object | 车牌位置万分比 | | plate_pos_abs | [Rect] object | 车牌位置绝对坐标 | | plate_pos_com | [Rect] object | 车牌位置万分比 | | plate_type | Int | 车牌类型，参考附录[车牌类型](https://support.huaweicloud.com/api-ivm/ivm_03_0142.html#ZH-CN_TOPIC_0000001758544633__table441110186598) | | target_type | Int | 智能业务场景 枚举值： - 6 机非人业务目标整体信息 - 7 机非人业务机动车信息 - 8 机非人业务非机动车信息 - 53 非机动车上目标检测 | | trecord_type | Int | 告警类型，见附录[告警类型](https://support.huaweicloud.com/api-ivm/ivm_03_0142.html#ZH-CN_TOPIC_0000001758544633__table1174012452229) | | vehicle_color | Int | 车辆颜色，当检测到机动车属性时传该值，见附录[车辆颜色](https://support.huaweicloud.com/api-ivm/ivm_03_0142.html#ZH-CN_TOPIC_0000001758544633__table12528452470) | | vehicle_direction | Int | 车辆运动方向 枚举值： - 0 未知 - 1 向左 - 2 向右 - 3 向上 - 4 向下 | | vehicle_pic | String | 车辆图，已转化为图片url | | vehicle_pos | [Rect] object | 车身位置万分比 | | vehicle_pos_abs | [Rect] object | 车辆位置绝对坐标 | | vehicle_pos_com | [Rect] object | 车辆位置相对坐标万分比 | | vehicle_type | Int | 机非人类型，当检测到机非人属性时传该值，见附录[机非人类型](https://support.huaweicloud.com/api-ivm/ivm_03_0142.html#ZH-CN_TOPIC_0000001758544633__table18667012125819) | | vehicle_type_ext | Int | 机非人扩展类型，当检测到机非人属性时传该值，见附录[机非人类型](https://support.huaweicloud.com/api-ivm/ivm_03_0142.html#ZH-CN_TOPIC_0000001758544633__table18667012125819) ，例如机非人类型为轿车，扩展类型为两厢轿车 | | vhd_object_id | Int64 | 机非人ID | | human_gender | Int | 行人性别 枚举值： - 0 未知 - 1 男性 - 2 女性 | | human_umbrella | Int | 是否撑伞 枚举值： - 0 未知 - 1 否 - 2 是 | | human_lower_color | Int | 下衣颜色 枚举值： - 0 未知 - 1 黑 - 2 蓝 - 3 绿 - 4 白/灰 - 5 黄/橙/棕 - 6 红/粉/紫 | | human_direct | Int | 行进方向 | | human_carry | Int | 是否拎东西 枚举值： - 0 未知 - 1 否 - 2 是 | | human_mouth_mask | Int | 是否戴口罩 枚举值： - 0 未知 - 1 否 - 2 是 | | human_age | Int | 年龄人群 枚举值： - 0 未知 - 1 少年 - 2 青年 - 3 老年 | | human_upper_texture | Int | 上衣纹理 枚举值： - 0 未知 - 1 纯色 - 2 条纹 - 3 格子 | | human_view | Int | 朝向 枚举值： - 0 未知 - 1 正面 - 2 背面 - 3 左倾 - 4 右倾 | | human_feature | [Feature] Object | 目标整体属性 | | human_luggage | Int | 是否有行李箱 | | human_backpack | Int | 是否有背包 | | human_lower_style | Int | 下衣款式 枚举值： - 0 未知 - 1 长裤 - 2 短裤 - 3 裙子 | | human_upper_color | Int | 上衣颜色 | | human_hair | Int | 发型 枚举值： - 0 未知 - 1 长 - 2 短 - 3 秃头 | | human_shape | Int | 体型 枚举值： - 0 未知 - 1 标准 - 2 肥 - 3 瘦 | | human_speed | Int | 行进速度 | | human_upper_style | Int | 上衣款式 枚举值： - 0 未知 - 1 长袖 - 2 短袖 | | human_hat | Int | 是否戴帽子 | | human_frontpack | Int | 是否有前面背包 | | human_satchel | Int | 是否有斜挎包 | | human_glass | Int | 是否戴眼镜 | | motor_color | Int | 非机动车颜色 | | motor_license_plate | Int | 是否有车牌 | | motor_motor_carry | Int | 是否有携带物品 | | motor_sunshade | Int | 是否有遮阳伞 | | motor_sunshade_color | Int | 遮阳伞颜色 | | motor_type | Int | 非机动车类型 | | riderman_age | Int | 骑行人年龄人群 | | riderman_feature | [RidermanFeature] Object | 骑行人属性 | | riderman_gender | Int | 骑行人性别 | | riderman_helmet | Int | 骑行人是否戴头盔 | | riderman_helmetcolor | Int | 骑行人头盔颜色 | | riderman_num | Int | 骑行人数量，具体人数 | | riderman_uppercolor | Int | 骑行人上衣颜色 | | riderman_upperstyle | Int | 骑行人上衣款式 | | vehicle_pos_abs | [Rect] Object | 车辆位置绝对坐标 | | face_id | Int64 | 人脸号 | | face_pic_time | Int | 人脸抓拍时间 | | face_pic_tzone | Int64 | 人脸抓拍时区：单位毫秒/ms 东区为+ 西区为-，支持夏令时 | 表5Rect | 字段名 | 类型 | 说明 | |:---|:---|:---| | x | Int | 上层业务检测框左上角坐标点x计算方式，x1 = x \*全景图像素宽度/ 10000 | | y | Int | 上层业务检测框左上角坐标点y计算方式，y1 = y \*全景图像素高度/ 10000 | | width | Int | 上层业务检测框宽度 计算方式 widht1 = widht \*全景图像素宽度/ 10000 | | height | Int | 上层业务检测框长度 计算方式 height1 = height \*全景图像素高度/ 10000 | 表6Feature | 字段名 | 类型 | 说明 | |:---|:---|:---| | age | Int | 年龄人群 | | backpack | Int | 是否有背包 | | carry | Int | 是否拎东西 | | front_pack | Int | 是否有前面背包 | | gender | Int | 行人性别 枚举值： - 0 未知 - 1 男性 - 2 女性 | | glass | Int | 是否戴眼睛 | | hair | Int | 发型 | | hat | Int | 是否戴麦子 | | lower_color | Int | 上衣颜色 | | lower_style | Int | 上衣款式 | | luggage | Int | 是否有行李箱 | | mouth_mask | Int | 是否戴口罩 | | move_direct | Int | 行进方向 | | move_speed | Int | 行进速度 | | satchel | Int | 是否有斜挎包 | | shape | Int | 体型 | | umbrella | Int | 是否有雨伞 | | upper_color | Int | 下衣颜色 | | upper_style | Int | 下衣款式 | | upper_texture | Int | 上衣纹理 | | view | Int | 朝向 | 表7RidermanFeature | 字段名 | 类型 | 说明 | |:---|:---|:---| | age | Int | 年龄人群 | | gender | Int | 行人性别 枚举值： - 0 未知 - 1 男性 - 2 女性 | | helmet | Int | 是否戴头盔 | | helmet_color | Int | 头盔颜色 | | upper_color | Int | 下衣颜色 | | upper_style | Int | 下衣款式 | - 示例一、机非人业务目标整体信息 ``` { "message_id": 1676253459558286045, "message_type": "vehicle_data", "data": { "device_id": "219123456CYP***", "channel_id": "0", "data_id": "167625345941400200060000rwnwv130", "report_time": "2023-02-13T09:57:37+08:00", "itgt_type": 6, "global_obj_id": 7198857782190185688, "lane_id": 1, "vehicle_type": 9, "target_all_pic_url": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625345941400200040000rwnwv130.jpg/static", "panorama_url": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625345941400200020000rwnwv130.jpg/static", "human_lowstyle": 1, "human_gender": 1, "human_uppercolor": 2, "human_hair": 2, "human_shape": 1, "human_age": 2, "human_mouthmask": 1, "human_lowercolor": 2, "human_upperstyle": 2, "human_pos": { "x_cor": 3218, "y_cor": 1601, "width": 1057, "height": 6046 }, "common": { "channel_id": 101, "channel_id_ex": 101, "meta_type_mask": 2, "pts": 167668079703, "sdc_device_id": "40619954-b309-46b1-7d1a-a3f443a58c87", "sdc_uuid": "224440c1-966e-57eb-fd7b-8ca03739be7e" }, "target": { "global_object_id": 7198857782190185688, "human_pic": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625345941400200040000rwnwv130.jpg/static", "human_pic_roi": { "x": 2916, "y": 0, "width": 4229, "height": 10000 }, "human_gender": 1, "human_umbrella": 1, "human_lower_color": 2, "human_direct": 2, "human_carry": 1, "human_mouth_mask": 1, "human_age": 2, "human_upper_texture": 1, "human_view": 1, "human_feature": { "age": 2, "backpack": 1, "carry": 1, "front_pack": 1, "gender": 1, "glass": 65536, "hair": 2, "hat": 65536, "lower_color": 2, "lower_style": 1, "luggage": 1, "mouth_mask": 1, "move_direct": 2, "move_speed": 0, "satchel": 1, "shape": 1, "umbrella": 1, "upper_color": 2, "upper_style": 2, "upper_texture": 1, "view": 131072 }, "human_luggage": 1, "human_backpack": 1, "human_lower_style": 1, "human_upper_color": 2, "human_hair": 2, "human_shape": 1, "human_speed": 2, "human_upper_style": 2, "human_hat": 1, "human_frontpack": 1, "human_satchel": 1, "human_glass": 1, "human_rect_position": { "x": 3218, "y": 1601, "width": 1057, "height": 6046 }, "lane_id": 1, "panorama_pic": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625345941400200020000rwnwv130.jpg/static", "pic_snapshot_dst_offset": 0, "pic_snapshot_time": 1676253453, "pic_snapshot_timems": 1676253453434, "pic_snapshot_tzone": 28800000, "target_type": 6, "trecord_type": 34, "vehicle_type": 9, "vehicle_type_ext": 9, "vhd_object_id": 40152 } }, "test": false } ``` - 示例二、机非人业务机动车信息 ``` { "message_id": 1676252528838941764, "message_type": "vehicle_data", "data": { "device_id": "219123456CYP***", "channel_id": "0", "data_id": "167625252854900210110000rwnwv130", "report_time": "2023-02-13T09:42:06+08:00", "itgt_type": 7, "global_obj_id": 7198857782190185052, "lane_id": 2, "vehicle_direction": 4, "plate_char": "浙XXXXXX", "plate_color": 1, "vehicle_type": 1, "vehicle_color": 2, "car_pre_brand": 74, "car_sub_brand": 554, "car_year_brand": "2010", "vehicle_url": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625252854900210010000rwnwv130.jpg/static", "panorama_url": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625252854900210020000rwnwv130.jpg/static", "vehicle_pos": { "x_cor": 3218, "y_cor": 111, "width": 3085, "height": 3402 }, "common": { "channel_id": 101, "channel_id_ex": 101, "meta_type_mask": 2, "pts": 166735159705, "sdc_uuid": "224440c1-966e-57eb-fd7b-8ca03739be7e", "sdc_device_id": "40619954-b309-46b1-7d1a-a3f443a58c87" }, "target": { "car_pre_brand": "斯柯达", "car_pre_brand_index": 74, "car_sub_brand": "明锐", "car_sub_brand_index": 554, "car_year_brand": "2010", "cur_snap_index": 0, "global_object_id": 7198857782190185052, "lane_id": 2, "panorama_pic": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625252854900210020000rwnwv130.jpg/static", "pic_snapshot_dst_offset": 0, "pic_snapshot_time": 1676252525, "pic_snapshot_timems": 1676252525274, "pic_snapshot_tzone": 28800000, "plate_char": "浙XXXXXX", "plate_color": 1, "plate_pic": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625252854900210080000rwnwv130.jpg/static", "plate_pos": { "x": 5437, "y": 1958, "width": 601, "height": 666 }, "plate_pos_abs": { "x": 696, "y": 141, "width": 77, "height": 48 }, "plate_pos_com": { "x": 5437, "y": 1958, "width": 601, "height": 666 }, "plate_type": 1, "target_type": 7, "trecord_type": 34, "vehicle_color": 2, "vehicle_direction": 4, "vehicle_pic": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625252854900210010000rwnwv130.jpg/static", "vehicle_pos": { "x": 3218, "y": 111, "width": 3085, "height": 3402 }, "vehicle_pos_abs": { "x": 412, "y": 8, "width": 395, "height": 245 }, "vehicle_pos_com": { "x": 3218, "y": 111, "width": 3085, "height": 3402 }, "vehicle_type": 1, "vehicle_type_ext": 17, "vhd_object_id": 39516 } }, "test": false } ``` - 示例三、机非人业务非机动车信息 ``` { "message_id": 1676253298093565055, "message_type": "vehicle_data", "data": { "device_id": "219123456CYP***", "channel_id": "0", "data_id": "167625329805000220030000rwnwv130", "report_time": "2023-02-13T09:54:56+08:00", "itgt_type": 8, "moto_type": 1, "motor_color": 1, "rider_num": 1, "global_obj_id": 7198857782190185592, "lane_id": 2, "vehicle_type": 8, "vehicle_url": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625329805000220010000rwnwv130.jpg/static", "panorama_url": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625329805000220020000rwnwv130.jpg/static", "vehicle_pos": { "x_cor": 3484, "y_cor": 3805, "width": 1953, "height": 6180 }, "common": { "channel_id": 101, "channel_id_ex": 101, "image_height": 720, "image_width": 1280, "meta_type_mask": 2, "pts": 167506599705, "sdc_uuid": "224440c1-966e-57eb-fd7b-8ca03739be7e" }, "target": { "motor_color": 1, "motor_license_plate": 1, "motor_motor_carry": 1, "motor_sunshade": 1, "motor_sunshade_color": 0, "motor_type": 1, "riderman_age": 0, "riderman_feature": { "age": 0, "gender": 0, "helmet": 0, "helmet_color": 0, "upper_color": 0, "upper_style": 0 }, "riderman_gender": 0, "riderman_helmet": 0, "riderman_helmetcolor": 0, "riderman_num": 1, "riderman_uppercolor": 0, "riderman_upperstyle": 0, "global_object_id": 7198857782190185592, "lane_id": 2, "panorama_pic": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625329805000220020000rwnwv130.jpg/static", "pic_snapshot_dst_offset": 0, "pic_snapshot_time": 1676253294, "pic_snapshot_timems": 1676253294194, "pic_snapshot_tzone": 28800000, "target_type": 8, "trecord_type": 34, "vehicle_pic": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625329805000220010000rwnwv130.jpg/static", "vehicle_pos_abs": { "height": 345, "width": 140, "x": 146, "y": 192 }, "vehicle_pos": { "x": 3484, "y": 3805, "width": 1953, "height": 6180 }, "vehicle_type": 8, "vehicle_type_ext": 8, "vhd_object_id": 40056 } }, "test": false } ``` - 示例四、非机动车上目标检测 ``` { "message_id": 1676253298093565055, "message_type": "vehicle_data", "data": { "device_id": "219123456CYP***", "channel_id": "0", "data_id": "167625329805000220030000rwnwv130", "report_time": "2023-02-13T09:54:56+08:00", "itgt_type": 8, "global_obj_id": 7198857782190185592, "human_lowercolor": 1, "human_lowstyle": 1, "human_mouthmask": 1, "human_pos": { "height": 2513, "width": 515, "x_cor": 6265, "y_cor": 1027 }, "human_shape": 1, "human_uppercolor": 4, "moto_type": 1, "motor_color": 1, "rider_num": 2, "lane_id": 2, "vehicle_type": 8, "vehicle_url": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625329805000220010000rwnwv130.jpg/static", "panorama_url": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625329805000220020000rwnwv130.jpg/static", "vehicle_pos": { "x_cor": 3484, "y_cor": 3805, "width": 1953, "height": 6180 }, "common": { "channel_id": 101, "channel_id_ex": 101, "image_height": 720, "image_width": 1280, "meta_type_mask": 2, "pts": 167506599705, "sdc_uuid": "224440c1-966e-57eb-fd7b-8ca03739be7e" }, "target": { "face_id": 349, "face_pic_time": 1681289694842, "face_pic_tzone": 28800000, "global_object_id": 7198857782190185592, "human_age": 0, "human_backpack": 1, "human_carry": 1, "human_direct": 2, "human_frontpack": 1, "human_gender": 0, "human_glass": 1, "human_hair": 0, "human_hat": 0, "human_lower_color": 1, "human_lower_style": 1, "human_luggage": 1, "human_mouth_mask": 1, "human_pic": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_6_20230412_tlv_168129058721800230040000rdhfp020.jpg/static", "human_pic_kps": 1, "human_pic_roi": { "height": 10000, "width": 6125, "x": 2000, "y": 0 }, "human_rect_position": { "height": 2513, "width": 515, "x": 6265, "y": 1027 }, "human_satchel": 1, "human_shape": 1, "human_speed": 2, "human_umbrella": 1, "human_upper_color": 4, "human_upper_style": 0, "human_upper_texture": 1, "human_view": 0, "motor_color": 1, "motor_license_plate": 1, "motor_motor_carry": 1, "motor_sunshade": 1, "motor_sunshade_color": 0, "motor_type": 1, "lane_id": 2, "panorama_pic": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625329805000220020000rwnwv130.jpg/static", "pic_snapshot_dst_offset": 0, "pic_snapshot_time": 1676253294, "pic_snapshot_timems": 1676253294194, "pic_snapshot_tzone": 28800000, "riderman_age": 0, "riderman_gender": 0, "riderman_helmet": 0, "riderman_helmetcolor": 0, "riderman_num": 2, "riderman_uppercolor": 4, "riderman_upperstyle": 0, "target_type": 8, "trecord_type": 34, "vehicle_pic": "https://www.example.com/v1/holo/tlv_219123456CYP***_0_20230213_tlv_167625329805000220010000rwnwv130.jpg/static", "vehicle_pos": { "x": 3484, "y": 3805, "width": 1953, "height": 6180 }, "vehicle_type": 8, "vehicle_type_ext": 8, "vhd_object_id": 40056 } }, "test": false } ```