极市车间倒车识别算法需求

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具体需求

1、 车间倒车识别算法应用到车间倒车过程中,在车间倒车的固定位置部署固定式摄像头,基于摄像头的视频画面做图像分析,识别指定车辆的倒车动作。结合手势识别算法和人员闯入识别算法,综合判断驾驶人员的倒车动作是否符合车间倒车规范,以及倒车过程中的人员安全。
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基于固定位置的摄像头+人工智能算法,实现对倒车过程的实时监测,如果车辆是非倒车状态立即报警。

2、判断车辆是否为倒车状态,并输出如下:
 非倒车状态——1
 是倒车状态——0

3、性能要求:GPU:1Gx2,内存:1Gx2,分析帧率>10fps(2实例5路),单实例单路20fps。

4、综合准确率=正确识别的视频片段数量/50*100%。综合准确率不小于85%,则验收合格。

5、服务器配置
CPU:Intel Core i9-9940X 14C/28T 3.3GHz
内存:DDR4 16GB
GPU:2*(NVIDIA RTX2080 8G)
硬盘:SSD 2TB

6、算法为GPU运行,运行系统为Ubuntu16.04,算法运行环境要求:CUDA 8.0 & 10.0,gcc 5.4.0,ffmpeg 3.1(支持x264), Opencv 3.4.0

7、算法的开发语言需为C或C++,算法的SDK文件需符合极市规范要求


数据集
50段视频,车辆占比大于400*400像素


交付及开发周期

  1. 最终交付文件:私有化部署SDK,Linux环境GPU运行(最多支持64核)。
    开发规范:https://github.com/ExtremeMart/dev-docs
  2. 开发周期:20天
  3. 预算:报名需求 即可获取

如何报名需求?

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