极市项目｜自动售货机商品识别算法需求

用户场景

自动售货柜取物，通过售货机的监控视频自动识别零食和饮料的种类和数量，输出物品名称和数量到扣费系统，最终完成自动扣费。

图片说明：

需求描述

1、算法输入：两段固定点位监控摄像头视频流（处于货柜「上方」、「下方」的两个摄像头）两段视频为同时识别同一动作，两段视频只要返回一个相同的结果

2、算法输出：拿出货柜的物品名称和每种物品对应的数量（拿出又放回的商品不计入）

3、其他情况处理：
（1）对于不存在于商品列表中的物品，要求能够排除；这种是返回【物品未在列表】
（2）视频过程拿了东西，最终放回去，不计入最终数量；如果有非货柜内的物品放入则报错
（3）其他情况不在此次考虑范围内；
（4）模型更新：提供SDK接口用于上传SKU图片，支持模型不多于5000个SKU算法的实时自定义更新

服务器配置

腾讯云Linux虚拟机

算法性能要求

算法性能:
①CPU核心不大于2核心
②GPU占用不大于2G
②24QPS

计算方式：

准确率=识别正确数/总识别数
注：在准确率范围内，每增加100段视频提升5%。

验收成果物

1、交付产品：Linux版SDK
2、GPU版算法
3、算法技术方案说明书
4、开发规范：https://github.com/ExtremeMart/dev-docs
5、开发周期：20天（实现第一阶段）
6、线下开发

极市提供训练数据（已标注）：

1、一阶段：针对50种SKU物品的每种情况，每种提供100-500段视频的数据训练（每段视频分为上下两个镜头），不考虑放回物品

2、二阶段：针对100种SKU物品的每种情况，每种提供100-500段视频的数据训练（每段视频分为上下两个镜头），不考虑放回物品

3、三阶段：同二阶段，考虑放回物品

如何报名需求？