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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