街道垃圾识别

智慧城市3周前更新 Admin
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算法简介

街道垃圾识别基于人工智能深度学习技术,通过视频输入自动识别监控区域内如果存在垃圾则产生报警,为城市市政管理者有效安排清理人员提供方便。相较于传统只能依靠人工巡检维护的方式,成本更低,识别率高。

应用场景

城市街道

自动识别街道、马路、路口是否有垃圾堆放情况,如检测有垃圾堆放,立即反馈给路政工作人员及时清理,减少人工巡检的成本

小区垃圾箱区域

自动识别小区各个区域内,垃圾堆放情况,如检测有垃圾堆放,输出位置同时反馈给物业管理人员及时清理。

功能演示

常见问题

算法怎么使用

算法支持本地服务器/边缘端/云服务器等部署方式,边缘端部署可兼容华为昇腾/算能/瑞芯微/英特尔等边缘计算盒子,开箱即用。

算法怎么收费

算法交付方式灵活,可根据实际需求情况和规模进行评估,主要有按路数授权/服务器授权/年包授权。

算法对摄像头有什么要求

正常200万像素即可,支持摄像头利旧使用,RTSP/RTMP/GB28181等视频流接入,节省改造成本。

算法如何定制

根据实际需求评估,通常单场景需要2000-5000张左右图片样本,定制流程:方案设计→数据采集→数据标注→算法开发→算法测试→算法迭代。

算法效果如何

平均准确率≥90%,采用深度学习技术可持续迭代提升效果,平均每个算法有500+个细分场景,每个场景500-800张/段精准标注数据,从数据源头保障算法质量

是否支持国产化部署

已与华为昇腾/天数/登临等10余家国产芯片厂商完成适配,兼容国产CPU/GPU/NPU高质量满足项目信创要求

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