极市项目｜泥头车车身清洁度识别/抛洒渣土算法需求

项目一：泥头车车身清洁度识别算法需求

用户场景：通过在固定点位的龙门架上安装4个定焦摄像头来识别泥头车车身不洁情况

需求描述：无遮挡情况，算法可自动识别判断泥头车是否清洗干净，当检测区域的泥头车不干净时，输出报警信息

报警输出：告警信息包括：算法ID、摄像头ID（自定义）、rtsp流地址、时间戳、原始图片名称、报警图片名称、报警图片数据、报警标识、报警数量、置信度、识别框坐标、识别种类

服务器配置：腾讯云Linux虚拟机

算法性能要求：
①CPU核心不大于2核心
②GPU占用不大于2G
②24QPS

数据：极市提供现场真实标注数据

验收标准：算法识别准确率不低于80%

验收成果物：
1、交付产品：Linux版SDK
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

项目二：泥头车抛洒渣土识别算法

用户场景：对每天来往固定路段的泥头车进行有效监管，识别泥头车抛洒渣土的情况。

需求描述：无遮挡情况，通过泥头车经过前后的图片对比可自动识别泥头车是否有渣土掉落，当检测区域出现渣土掉落时，输出报警信息。

服务器配置：腾讯云Linux虚拟机

算法性能要求：
① CPU核心不大于2核心
② GPU占用不大于2G
②24QPS

摄像头配置：1080p≤分辨率≤4080p

数据：极市提供现场真实标注数据

验收标准：
1、算法识别准确率不低于80%
2、双方共同选定视频1段（通过固定点位龙门架场景上的摄像头录制）

验收成果物：
1、交付产品：Linux版SDK
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

该场景下的两个项目需求，可只接其中一个，也可一起承接。但开发周期不变。