【已截止】下料口拥堵检测算法需求

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具体需求

1) 7#下料口拥堵检测

a) 算法可自动识别:大型石料滤网堵塞,其他异物堵塞,识别内容为矿料在滤网堆积
b) 算法所需识别图片应保证光线充足/发出报警指标为检测矿料滤网堵塞/图片畸变不超过水平10度;
c) 算法识别准确率不低于90%,识别速度不低于3-5秒。
file

2) 3#下料口拥堵检测

a) 算法可自动识别:3号下料口拥堵监测,如果在下料过程中有出现矿料堆积则发出报警信息。
b) 算法所需识别图片应保证光线充足/发出报警指标为30cm/图片畸变不超过水平10度;
c) 算法识别准确率不低于90%,识别速度不低于3-5秒。
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3) 算法为GPU运行,运行系统为Ubuntu16.04
算法服务器 :
CPU:2 Intel Xeon Scalable Silver 5118(2.3GHz/12核/16.5MB/105W)
内存:4
32GB 2Rx4 DDR4-2666P-R内存
硬盘:1.8TB 12G SAS 10K 2.5in EP 512e HDD通用硬盘,
GPU1*RTX 2080 TI GPU 显示加速卡(FIO)

4) 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

5) 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

每类10-20段50分钟视频

交付及开发周期

  1. 最终交付文件:Linux端SDK(虚拟机部署)
    开发规范:https://github.com/ExtremeMart/dev-docs
  2. 开发周期:15天
  3. 预算:报名需求 即可获取


如何报名需求?

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