光伏板异物识别算法需求

项目需求 你找不到我 ⋅ 于 1个月前 ⋅ 最后回复由 你找不到我 2周前 ⋅ 610 阅读

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具体需求

  1. 对画面中的光伏板进行检测分割,类似如下图:(画面尺寸为5472 × 3648像素,巡逻时间为每天早上10点到下午2点,雨天不巡逻)
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    通过xml文件对光伏板进行定位,进而对每块光伏板的位置进行分割,检测分割有最小尺寸有要求,即每块待检测的光伏板宽度不低于400像素,远处的不识别,不完整的不识别,待飞机飞行到了满足要求的画面中再识别。
    再运用图像处理技术对分割的面板图像校正,如下图:
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  2. 检测每块光伏板上是否有鸟粪:
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    如检测到鸟粪,输出鸟粪的面板坐标信息,并输出区域类的物质类型(鸟粪),需要排除无人机,强反光阴影干扰因素。

  3. 检测每块光伏板上是否有积灰:
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    如检测到块状积灰,输出有积灰的面板坐标信息,并输出区域类的物质类型(积灰),需要排除无人机,强反光阴影干扰因素。

数据集

标注训练集不少于6000张图片,测试集1000张图片

交付要求及开发周期

  1. 最终交付文件:开发语言C/C++,使用Caffe框架,CPU下运行,Linux端SDK(虚拟机部署)
    算法的SDK文件需符合极市规范要求:
    https://github.com/ExtremeMart/dev-docs
  2. 准确率:鸟粪95%,厚积尘85%
  3. 以Intel® Core™ i7-8700K CPU @ x12同等性能CPU(无GPU)为例,分析速度是1s以内
  4. 运行系统为Ubuntu16.04,算法运行环境要求 gcc 5.4.0,ffmpeg 3.1(支持x264), Opencv 3.4.0
  5. 开发周期:20天
  6. 预算:报名需求 即可获取

如何报名需求

评论区评论 报名需求,然后微信私聊 极市小助手(微信号:Extreme-Vision),备注:光伏板需求

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