煤气瓶识别算法需求

一、背景描述

项目算法要达到的目的：对目标区域内是否有煤气罐进行实时检测

二、目标描述

1、 需求边界定义：

2、 算法报警的业务逻辑：只要在监控视频对应区域检测到煤气罐，则产生报警

3、 识别场景：有消防等安全需求，不允许煤气罐入内的场景

4、 识别对象：各类煤气瓶

5、 环境要求：室内/室外，白天/夜间光照良好

三、算法内容

1、 算法输入：图片/视频流
 2、 算法输入设备：摄像头
3、 算法输出：图片/callback
 4、 算法最大/最小识别像素：30x30(1080p)
 5、 算法实时性：较低
6、 算法部署：本地化部署

四、数据要求

1、 训练数据量：5000
 2、 验收数据量：针对每种情况，提供不低于100张图片（默认）

五、软硬件要求

1、 软件要求
a. 运行在X86架构（酷睿i系列芯片和至强系列芯片，显卡支持RTX、GTX、Tesla）
 b. 需求为Linux SDK（C++实现）
 c. 算法部署：支持私有化部署
 d. Opencv版本为4.1

2、 硬件要求
 a. 英伟达显卡（默认，需要支持30系列显卡）
 b. 其他类型显卡

3、 其他补充：无（默认）

六、算法星级（算法星级默认五星）

五星（算法实现准确度不低于90%）可标准化售卖；

七、数据来源：

极市平台提供已标注数据集

八、开发要求：

1、开发规范：https://github.com/ExtremeMart/dev-docs
2、开发周期：25天

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垃圾桶未盖盖识别算法需求

一、背景描述

1、 项目背景：为确保卫生需要，餐饮后厨的垃圾桶不能出现未盖盖的情况

2、 项目算法要达到的目的：算法识别餐饮后厨的垃圾桶是否盖盖，若未盖盖则报警

二、目标描述

1、 需求边界定义：

2、 算法报警的业务逻辑：后厨的垃圾桶暂时都定义为厨余垃圾桶（暂不通过外观或者颜色来区分），在对应区域划ROI，识别垃圾桶是否盖盖，若未盖盖，则产生报警；不带盖子的垃圾桶直接识别为盖盖。

3、 识别场景：餐饮后厨放置垃圾桶区域

4、 识别对象：垃圾桶未盖盖

5、 环境要求：室内，白天/夜间光照良好的情况

三、算法内容

1、 算法输入：图片/视频流
2、 算法输入设备：摄像头
3、 算法输出：图片/callback
4、 算法最大/最小识别像素：最小60*120
5、 算法实时性：正常
6、 算法部署：本地化部署

四、数据要求

1、 训练数据量：5000+垃圾桶各种状态的数据

2、 验收数据量：针对每种情况，提供不低于100张图片（默认）

五、软硬件要求（常规默认如下，如有特殊要求，自行补充）

1、 软件要求
a. 运行在X86架构（酷睿i系列芯片和至强系列芯片，显卡支持RTX、GTX、Tesla）
b. 需求为Linux SDK（C++实现）
c. 算法部署：支持私有化部署
d. opencv版本为4.1

2、 硬件要求
a. 英伟达显卡（默认，需要支持30系列显卡）
b. 其他类型显卡

六、算法星级

五星（算法实现准确度不低于90%）可标准化售卖；

七、数据来源：

极市平台提供已标注数据集

八、开发要求：

1、开发规范：https://github.com/ExtremeMart/dev-docs
2、开发周期：25天

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防汛闸门开关识别算法需求

一.背景描述

近年来降雨较多，洪汛灾害频繁，做好洪水防御的措施刻不容缓，对防汛门进行进行管理。

二.目标描述

1.客户痛点：闸门分布较广，闸门经常偷偷被人开启，偏远地方不能及时被发现

2.难度：门开启的临界点是开启10%的面积以上不被接受，打开10%的面积如何定义

3.识别场景：防汛闸门识别

4.识别防汛闸门类型说明：

①叠梁门，指防汛闸门有上下2层或以上的闸门。
②平移门和插板门，在外观上看起来差不多，平移门底部有导轨可以左右移动；插板门 需要吊车把门吊到固定位置，插板门可能有多块门，门两端有固定槽。
③翻板门是指门开时平卧与地面平齐，通过液压或电动机构转过90度使之垂直。
④人字门和双开门都是对开门，只是关闭后的效果呈现人字形或一字型。
⑤单开门同双开门一样，只是单扇而已。
所有的防汛闸门尺寸都不相同。

5.输入：定点监控摄像头取像、

拍摄环境：室外白天，夜间场景。

拍摄图片要求：需拍清晰防汛闸门的开关情况，被识别物品要在视野中央，且清晰可见 ；训练数据--定点监控摄像头取像（需要对训练收集一定的规范，例如光线，角度要正面平行， 或者侧面）；前期客户针对每类型的门的每种状态类型提供不低于500张的数据训练。像头取像

6.触发报警的情况
告警逻辑：在汛期到来时，对不同的防汛闸门进行开关状态的识别，识别到闸门打开10% 以上面积的情况时，告警闸门打开识别

7.输出：视频┋图片┋callback

8.算法性能：20qps

9.算法要求：单桢

10.最小识别尺寸：20*20像素

11.实时性：实时性不高

12.部署方式：本地化部署

三.数据要求

1、 识别的数据包括6种闸门，分别是叠梁门，平移门 ，翻板门，人字门， 单开门，人字门。3种识别状态，分别是闸门关闭，闸门打开10%面积以内，闸门打开超过10%的面积。

2、 所拍摄的图片闸门状态能清晰可见，光线明亮均匀，拍摄角度为正对拍摄

3、 训练数据--定点摄像头拍摄的图片（需要对训练收集一定的规范，例如光线，角度要摄像头摆设角度在60度到80度之间）。

四、软硬件要求

1、 软件要求
 a. 运行在X86架构（酷睿i系列芯片和至强系列芯片，显卡支持RTX、GTX、Tesla）
 b. 需求为Linux SDK（C++实现）
 c. 算法部署：支持私有化部署
d. OpenCV版本需要为4.1

2、硬件要求
需要支持英伟达30系列显卡。
准确率90%以上

五、数据来源：

极市平台提供已标注数据集

六、开发要求：

1、开发规范：https://github.com/ExtremeMart/dev-docs
2、开发周期：25天

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