項目一：物品遺留檢測算法

具體使用場景：

通過地鐵站內(nèi)的視頻監(jiān)控，識別指定區(qū)域內(nèi)乘客遺留的物品

具體需求：

在站臺層公共區(qū)中，通過攝像機畫面重點觀察休息座位上是否存在遺留物品，于車控室進行告警，經(jīng)由值班員二次確認后對相應(yīng)物品進行處理。

性能&功能指標(biāo)：

準(zhǔn)確率不低于80%。

交付文件：

物品遺留檢測算法

開發(fā)要求：

1、開發(fā)規(guī)范：https://github.com/ExtremeMart/dev-docs

2、開發(fā)周期：25天

項目二：扶梯檢測識別算法需求

具體使用場景：

通過地鐵站內(nèi)的視頻監(jiān)控視頻，識別乘客乘扶梯過程中的逆行、快速跑動及小孩跑動行為。

具體需求：

針對以下三種情況進行分析識別：

1.乘客乘扶梯過程中人員逆行的行為；

2.乘客乘梯過程中向上、向下的快速跑動行為；

3.識別出小孩在乘扶梯過程中的跑動行為；

性能&功能指標(biāo)：

準(zhǔn)確率不低于80%。

交付文件：

扶梯檢測識別算法

開發(fā)要求：

1、開發(fā)規(guī)范：https://github.com/ExtremeMart/dev-docs

2、開發(fā)周期：25天

項目三：逃票檢測識別算法

具體使用場景：

通過地鐵站內(nèi)的視頻監(jiān)控，識別進出閘機口的人員逃票行為

具體需求：

當(dāng)閘機出入口出現(xiàn)乘客尾隨進入逃票時，識別邏輯為識別閘機算法框定區(qū)域的人員數(shù)量或識別閘機紅燈狀態(tài)（紅代表有人逃票，綠代表無人逃票）；于車控室監(jiān)視器上進行告警提醒，提醒車控室值班員對人員進行相應(yīng)措施。

性能&功能指標(biāo)：

準(zhǔn)確率不低于80%。

交付文件：

逃票檢測識別算法

開發(fā)要求：

1、開發(fā)規(guī)范：https://github.com/ExtremeMart/dev-docs

2、開發(fā)周期：25天

項目四：舉手招援識別算法

具體使用場景：

主要用于地鐵站內(nèi)，對于乘客舉手求助的行為進行識別

具體需求：

在乘客暈倒或其他求助的情況，通過站內(nèi)視頻對事發(fā)區(qū)域附近的乘客或本人長期及不定期舉手求救行為進行識別及告警和推送，提醒值班員做進一步處理。

性能&功能指標(biāo)：

準(zhǔn)確率不低于80%。

交付文件：

舉手招援識別算法

開發(fā)要求：

1、開發(fā)規(guī)范：https://github.com/ExtremeMart/dev-docs

2、開發(fā)周期：25天

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