项目一：铁路车厢号识别算法需求

一、背景描述

1、项目背景：铁路客户存在解决人工记录/读取/录入车厢号的需求，希望通过对抓拍的车箱图片进行处理，自动检测集装箱的编号，减少对人工的依赖，提高小效率。

2、项目算法要达到的目的：执法仪拍摄车厢号，本地分析输出7位数车厢号，解决人工读数问题。

二、目标描述

1、需求边界定义：识别执法仪拍摄的铁路车厢照片or视频流，识别出其中的七位数车厢编号并输出。

1、算法报警的业务逻辑：无需报警，只需输出OCR识别的7位数结果
2、识别场景：火车站、铁路车辆段场景
3、识别对象：铁路车厢编号

环境：白天，室外环境下，夜晚光照充足情况下

三、算法内容

1、算法输入：图片/视频流
2、算法输入设备：手持执法仪、相机
3、算法输出：铁路车厢编号
4、算法最大/最小识别像素：100*150像素
5、算法实时性：中
6、算法部署：本地化部署

四、数据来源：

提供真实落地场景数据 （demo阶段：500+张图片）

五、软硬件要求

1、软件要求
a.运行在X86架构（酷睿i系列芯片和至强系列芯片，显卡支持RTX、GTX、Tesla）
b.需求为Linux SDK（C++实现）
c.算法部署：支持私有化部署

2、硬件要求
a.英伟达显卡（默认）
b.其他类型显卡（英伟达）

3、开发规范：https://github.com/ExtremeMart/dev-docs

4、开发周期：25天

如何报名项目需求？

扫码进入，帖下评论处回复报名，然后添加极小北获得项目预算（报酬）

项目二：加油站巡检算法需求

一、背景描述

1、项目背景：加油站客户有巡检需求，需要识别在‘加油现场’巡检业务中的四个部分内容用于管理端二次确认，分别涵盖：灭火器箱、防火毯、灭火器、灭火器压力值情况检查。

2、项目算法要达到的目的：识别特定位置是否有正确放置灭火器箱/防火毯；灭火器箱内是否有正确放置两台灭火器；灭火器压力表指针是否指向表盘绿色正常区域；共计四种情况检查。（注意本项目当前能够提供的数据量较少，初步只要求demo制作）

二、目标描述

1、需求边界定义：

场景有如下四个：

1）灭火器箱与防火毯检查——识别规定位置是否有放置灭火器箱和防火毯、防火毯是否有正确放置在灭火器箱上。

2）防火毯检查——规定位置是否摆放防火毯

3）灭火器检查——识别灭火器箱内是否有正确放置灭火器

4）灭火器压力值检查——识别灭火器压力表上的指针所在颜色区域（红、黄、绿）

2、算法报警的业务逻辑：

巡检流程为：巡检人员在‘加油现场’巡检记录的同时，通过专用防爆手持设备对对应巡检点位进行拍摄，将拍摄结果上传后：

1）当识别到对应物品正确放置，则不报警，或反馈正常
2）当识别到对应物品未正确放置（可能是灭火器箱内只有一个灭火器、防火毯不在灭火器箱上等）或未识别到对应物品，则产生报警。

3、识别场景： 加油站场景、禁烟禁火的仓储场景等

4、识别对象： 灭火器箱、防火毯、灭火器、灭火器压力表盘指针

5、环境： 室外白天/夜间光照良好的情况。

三、算法内容

1、算法输入：图片
2、算法输入设备：专用防爆手机
3、算法输出：图片/callback
4、算法最大/最小识别像素：无限制
5、算法实时性：可巡检实时识别或巡检后批量识别
6、算法部署：云部署

四、数据来源：

提供真实场景数据集

五、软硬件要求

1、软件要求
a.运行在X86架构（酷睿i系列芯片和至强系列芯片，显卡支持RTX、GTX、Tesla）
b.需求为Linux SDK（C++实现）
c.算法部署：支持私有化部署

2、硬件要求
a.英伟达显卡（默认）
b.其他类型显卡（若非英伟达显卡，在此处填写客户提出的显卡要求）

3、开发规范：https://github.com/ExtremeMart/dev-docs

4、开发周期：25天

六、如何报名需求？

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