Ссылка на ТЗ: https://docs.google.com/document/d/1iUNIAQE_Uw4aJ8mpkrED7Kx1ZEvSG7a5rktJyehdL7g/edit#

Техническое задание

на разработку аналитических модулей на основе компьютерного зрения.


Необходима разработка "под ключ" модулей машинного обучения которые анализируют потоки с видеокамер.


Входные данные их тип:

1. Данные, ТИП 1, ссылка: https://yadi.sk/i/0x4h76eHsy8IvQ . Здесь ракурс камеры выставлен для максимизации плотности пикселей на метр, для различимости надписей номерного знака;
   
2. Данные, ТИП 2, ссылка: . Здесь камеры имеют более широкий угол обзора и охватывают широкую область.
   

В целом, данные с которыми надо будет работать - это видеонаблюдение на участках дорог. В зависимости от особенностей и ограничений компьютерного зрения, количество камер, направление и ширина обзора может корректироваться для выполнения поставленных задач по рекомендации разработчика данных интеллектуальных модулей.


Данные можем предоставить, с ними необходимо произвести необходимые манипуляции по усмотрению разработчика.


Описание модулей и их функционал:


1)Распознование государственных номер автомобилей. Распознавание всех символов регистрационного знака от серии до кода региона (точность более 99%) и заграничные; Вот ссылка на тип данных и уже пример реализованного модуля, весь функционал повторять не надо, нам главное указать зону идентификации и получать данные т.е. номерные знаки транспортных средств (ТС): ;


2)Классификация объектов:

• Легковая
  
• Кроссовер / джип
  
• Микроавтобус / фургон
  
• Большой автомобиль / автобус
  
• Фура / грузовик
  
• мотоцикл/велосипед
  
• пешеход.
  

3) Подсчет объектов в разных направлениях (обычно реализовывают как пересечение линии). Сделать функционал для прочерчивания линий вручную, а уже аналитический модуль ведёт подсчёт пересекших линию.


4) Событие - Пересечение объектом заданной линии, отработка различных сценарий когда объект пересечёт линию.


5) Нейронная сеть должна определять цвет светофора и цвета дополнительной секции светофора (например разрешенный поворот направо при красном сигнала на основном светофоре, можно реализовать настройку

6) Проезд на красный свет. Фиксация транспортных средств (ТС) проехавших на красный цвет. Вытекает из взаимодействия с модулями описанными выше.


7)Обязательная поддержка OpenVINO или CUDA

Intel Movidius Vision Processing Unit (VPU) и FPGAs


8)На сервере обработки будут использоваться такие устройства:

https://nnz-ipc.ru/catalogue/ipc/accelerators/vpu/mustang-v100-mx8/

https://nnz-ipc.ru/catalogue/ipc/accelerators/fpga/mustang-f100-a10/


9) Ориентируемся на этих разработчиков https://www.doubango.org/SDKs/anpr/docs/

Но мы хотим работать с нашими российскими разработчиками.


10)Сотрудничество по типу - 1 оплата - права на софт наши.


11) Нужен открытый код. Реализация нужна под Linix. x86 и ARM


12)Опционально:

Скорость объектов - у вас указано что есть такое;

Марка и модель. Идентификация более 140 марок и 800 моделей автотранспорта;

Цвет. Работа с 16 основными цветами.


Приветствуется обратная связь и встречные предложения по реализации поставленной задачи.