金库视觉识别算法需求

项目需求 Admin ⋅ 于 2周前 ⋅ 最后回复由 18804010956 1周前 ⋅ 735 阅读

一、 需求详情

金库视觉识别算法通过固定摄像头(安装在货架上)拍照采集图片,摄像头对监控区域范围内的货架摆放的现金进行拍照。本次需求为:捆钞单个摄像头识别20捆,把钞单个摄像头识别16把(参考样例图)。通过视觉识别技术实现以下两个主要目标:

1、实现金库现金数量盘点(含人民币捆钞、外币捆钞、外币把钞);

2、实现金库现金调包检测(含人民币捆钞、外币捆钞、外币把钞)。

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  1. 钞票分类

 现金捆钞未塑封(见图3)
 现金捆钞塑封(见图4)
 外币捆钞未塑封(见图5)
 外币捆钞塑封无白板(见图6)
 外币捆钞塑封有白板(见图7)
 外币把钞(见图8)

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4.此次拍摄的图片与上次拍摄的库进行比对,根据实际变化情况,以捆为单位,输出移动(框住并输出定位,识别以捆/把为单位识别,比如中间抽掉一捆,此捆上面的钞捆只是位置索引变更,其他没有变化,此捆左右或下面的钞捆没有任何变化,不能整体识别为调包; 如果抽掉的钞捆放到其他货架,在钞捆特征没有变化的情况,期望识别输出只是位置变更,而不是调包)或调包(二维码位置变动或每捆表面特征变化)。每次巡检后更新当前货架现金捆钞信息。


5.性能测试采取并发测试方式,Intel i9-9920X CPU 12核24线程、内存16G、硬盘1T以上;摄像头2000万像素(持疑)或以上 ,分析速度≤300ms/每捆二维码。

6.准确率要求
a) 二维码识别准确率100%。
b) 调包检测率100%。
c) 调包误报率不高于0.01%。
d) 移位识别准备率100%。


7.测试版说明
(1)测试版完成以下功能:
提供捆抄、把抄每种类型图片3-4组,一组三张以上包含上,中,下位置视角,含二维码识别和调包、移动检测;
(2)货架的模拟数据样本作为“测试版”系统的训练样本数据,“测试版”系统满足上述功能要求,即为功能验证可行。

8.算法为GPU运行,软件运行环境为Windows系统。


二、数据集

(1) 不少于1000张。


三、交付及开发周期

最终交付产品:Windows版SDK
开发规范:https://github.com/ExtremeMart/dev-docs
开发周期:20天


四、预算:报名需求 即可获取


五、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:cvmart2),微信内扫描下方二维码(添加好友时请备注:项目):

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