一.背景描述

为了规范工程项目施工现场车辆出入管理，保障施工生产安全、有序，提升安全管理和文明施工水平，需要对工地进出车辆进行管理。

车辆进出口：

二.目标描述

a. 客户痛点：工地车辆出入流动性较大，人员统计车辆出入信息效率低，容易漏检
b. 目前车辆进出较多没有对车量监控和车牌监控多为2个系统，车辆识别多为人员看监控判别，车牌识别多为进出门禁闸机统计，数据追溯较为麻烦，浪费人力物力

难度：

①颜色误差：由工地车辆的有灰尘，或者常年被腐蚀，每一辆车的车的车辆颜色会有误差。
②拍摄问题：无法同时需要识别车牌和判断车型，车牌需要正面拍摄，车型需要侧面拍摄判断，一个监控画面无法实现既能拍清楚正面拍清楚车牌又能拍清楚拍到侧面的判断车型。
③车属性分辨：土方车和货车外形相似，需要通过装载物件的性质辅助判断具体车的属性。

识别场景：工地大门进出口
识别对象：对车辆的车牌、车型、颜色属性进行识别；【识别颜色为画面上占比重最多的颜色，可以存在一定的错误】
车的类型：水泥车，土方车，货车
输入：定点摄像头取像  分别提供不低于500张的训练数据

识别逻辑：在工地进出口对进出车辆进行检测，检测指定区域是否有车辆进出，通过正对进出口拍摄车头车牌信息，通过侧面摄像头抓拍车身信息，通过车身判断车型识别出该车辆的属性，识别车车身的颜色及识别进出车辆的车牌。如果有车辆（货车，土方车，水泥车）进出，则算法报警，输出车的属性信息，车的颜色信息及车牌信息。

解决问题：规范工程项目施工现场人员、车辆出入管理，保障施工生产安全、有序，提升安全管理和文明施工水平。

输出：视频｜图片｜callback
算法性能：20qps
算法要求：单帧
最小识别尺寸：40*40像素
实时性：实时性不高
部署方式：本地化部署

三.验收标准

1. 算法可自动识别图片中进出入车辆的类型，如识别到货车，水泥车，土方车的车辆，则输出车的类型同时识别车牌号信息，输出告警XX车+具体车牌号
   
2. 使用相同场景下的数据进行测试，算法识别准确率不低于90%
   
3. 分析速度满足：支持5fps以下的实时分析、事后分析速度6pfs、巡检（分段）分析速度可达0.2s/帧
   
4. 验收计算方式：针对每一种情况随机抽取3000张图片，针对每一张图片进行分析，然后进行统计，准确识别的比例需要达到90%以上（根据算法准确率要求）
   准确识别的图片数量/测试图片数量≥90%（准确率要求90%的算法）

四、软硬件要求

1、 软件要求

• 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）
• 需求为Linux SDK（C++实现）
• 算法部署：支持私有化部署

2、GPU版算法
3、开发规范：https://github.com/ExtremeMart/dev-docs
4、开发周期：20天
5、线下开发

如何报名需求？

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