【已截止招募】拆后地监控识别算法项目需求

项目需求场景：

城管 需要对房屋拆迁后的工地进行管理，监控是否有垃圾堆放、违规种菜的情况。

需求描述：

（1）算法视频流输入：
在光线正常，互不遮挡情况下，算法可自动识别工地中垃圾堆、违规菜地，并报警，输出为红框标识垃圾、菜地，并进行报警。

（2）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、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（菜地、垃圾堆）；

（3）特别说明：
需要有4个字段可以控制：菜地颜色、菜地识别像素大小、垃圾堆识别像素大小、是否识别垃圾堆、是否识别菜地。

数据来源：现场真实数据

服务器配置：

Linux虚拟机
GPU为8G

摄像头配置：720p≤分辨率≤1080p

视频流格式： RTSP流

识别像素大小： ≥60px*60px

算法性能要求

（1）CPU核心不大于2核心
（2）GPU占用不大于2G
（3）24QPS
（4）最小识别像素：80*80"

验收标准：

1、Linux版SDK
2、GPU版算法
开发规范：https://github.com/ExtremeMart/dev-docs

交付标准：抽样目标报警准确率≥85%

开发周期：15天

预算：报名需求（下方评论处报名），添加极市小助手获取

如何报名需求？

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