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{"sheet":"算法需求清单","index":0,"n_rows":49,"n_cols":8,"rows_kept":49,"merged":[[1,0,13,0],[1,1,2,1],[1,2,2,2],[1,3,2,3],[1,4,2,4],[3,1,4,1],[3,2,4,2],[3,3,4,3],[3,4,4,4],[10,1,11,1],[10,2,11,2],[10,3,11,3],[10,4,11,4],[12,1,13,1],[12,2,13,2],[12,3,13,3],[12,4,13,4],[14,0,19,0],[14,1,15,1],[14,2,15,2],[14,3,15,3],[14,4,15,4],[16,1,17,1],[16,2,17,2],[16,3,17,3],[16,4,17,4],[18,1,19,1],[18,2,19,2],[18,3,19,3],[18,4,19,4],[20,0,33,0],[20,1,21,1],[20,2,21,2],[20,3,21,3],[20,4,21,4],[22,1,23,1],[22,2,23,2],[22,3,23,3],[22,4,23,4],[34,0,36,0],[37,0,39,0],[40,0,41,0],[43,0,44,0],[45,0,46,0],[47,0,48,0]]}
["分类","序号","算法名称","算法功能要求","类别","应用领域","应用场景","备注"]
["机动车\n管理",1,"机动车属性识别","机动车属性识别包括机动车基本属性识别和机动车个体属性识别。\n（1）机动车基本属性识别：\n   a)应支持识别符合GA 36—2018中规定的号牌（不包括摩托车号牌、低速车号牌、拖拉机号牌）、武警号牌、军队号牌、应急救援专用号牌等，输出有无号牌、号牌号码、号牌种类、号牌颜色等属性信息；宜支持输出号牌是否遮挡的属性信息；\n   b)应支持识别车身主体颜色（白、灰、黄、粉、紫、绿、蓝、红、棕、黑等）；\n   c)应支持识别机动车品牌（如“大众”）；\n   d)应支持识别机动车型号（如“帕萨特”）；\n   e)宜支持识别机动车规格结构类型（大型客车、小型普通客车、越野客车、轿车、面包车、重型货车、轻型货车、三轮车、二轮车、其他车辆）；\n   f)宜支持识别机动车使用性质类型（出租客运、公交客运、货运、危化品运输、消防、救护、运送学生等）；\n   g)宜支持识别机动车年款（如“2018”）。\n（2）机动车个体属性识别：\n   a)宜支持识别机动车前部物品特征[挂饰、纸巾盒、摆件、标识（如年检标志）、遮阳板等；\n   b)宜支持识别机动车后部物品特征（是否有备用轮胎等）。","目标结构化类","交通治理","交管执法管理"]
[{"$nulls":5},"公共安全管理"]
[null,2,"机动车目标检测","a)应支持同时对多个机动车目标检测；\nb)应支持输出机动车目标的大小、位置等信息；\nc)宜支持输出机动车的运动速度、方向等信息。","目标结构化类","交通治理","交管执法管理"]
[{"$nulls":5},"公共安全管理"]
[null,3,"机动车违章停放识别","a)应检测出视频图像中的机动车在指定的禁止停车区域的停放行为，并输出事件信息；\nb)宜输出违章停放机动车的号牌、大小、位置信息。","事件检测","交通治理","交管执法管理"]
[null,4,"机动车入侵识别","a)应支持检测出视频中机动车进入设定区域中的行为并输出事件信息；\nb)宜输出进入设定区域的机动车号牌、大小、位置、运动方向等信息。","事件检测","公共安全管理"]
[null,5,"机动车逗留识别","a)应支持检测出视频中机动车目标从指定区域外部进入区域内部（或者直接出现在区域中），且在区域内达到指定滞留时长，并输出事件信息； \nb)宜输出逗留机动车的号牌、大小、位置等信息。","事件检测","公共安全管理"]
[null,6,"机动车徘徊识别","a)应支持检测出视频中机动车在指定区域频繁驶入或驶离的徘徊行为，并输出事件信息； \nb)宜输出徘徊机动车的号牌、大小、位置等信息。","事件检测","公共安全管理"]
[null,7,"机动车越界识别","a)应支持检测出视频中车辆沿着指定方向，从设定界线的一侧越过到另外一侧的行为，并输出事件信息；\nb)宜输出越界机动车的号牌、大小、位置等信息。","事件检测","公共安全管理"]
[null,8,"机动车流量统计","应支持统计视频图像中在一定时间段内按指定方向通过设定区域的机动车数量，并输出统计结果。","态势统计类","交通管理","景区、地铁等大人流场所人流量管控等场景"]
[{"$nulls":5},"公共安全管理"]
[null,9,"机动车密度检测","应支持分析统计视频图像中设定区域内机动车的密度信息，密度信息应以设定区域内的目标数量或面积占比表示。","态势统计类","交通管理","景区、地铁等大人流场所人流量管控等场景"]
[{"$nulls":5},"公共安全管理"]
["非机动车管理",10,"非机动车属性识别","a)应支持识别非机动车类型（二轮车、三轮车、其他非机动车）；\nb)宜支持对非机动车号牌号码进行识别；\nc)宜支持识别非机动车车身主体颜色（白、灰、黄、粉、紫、绿、蓝、红、棕、黑等）；\nd)宜支持识别非机动车是否有搭载人员。","目标结构化类","交通管理","交管执法管理"]
[{"$nulls":5},"公共安全管理"]
[null,11,"非机动车目标检测","a)应支持同时对多个非机动车目标检测；\nb)应支持输出非机动车的数量、大小、位置等信息；\nc)宜支持输出非机动车的运动速度、方向等信息。","目标结构化类","交通治理","交管执法管理"]
[{"$nulls":5},"公共安全管理"]
[null,12,"非机动车违章停放识别","a)应支持检测出视频图像中的非机动车在指定的禁止停车区域的停放行为，并输出事件信息；\nb)宜输出违章停放非机动车的号牌、大小、位置信息。","事件检测","交通管理","交管执法管理"]
[{"$nulls":5},"城市环境治理"]
["人群管理",13,"人脸属性识别","应支持识别视频图像中人脸目标的属性信息，宜支持识别佩戴的附属物（口罩、头盔、眼镜、帽子、围巾等）","目标结构化类","公共安全管理"]
[{"$nulls":4},"目标结构化类","公共服务管理"]
[null,14,"人员属性识别","a)应支持识别人员的衣服颜色（白、灰、黄、粉、紫、绿、蓝、红、棕、黑等）；\nb)宜支持识别人员的衣服款式（上衣袖子长度（短袖、长袖）、裤/裙长度（短裤/裙、长裤/裙））、佩戴的附属物（帽子、眼镜、头盔、口罩、围巾等）、携带的附属物（伞、单肩包、双肩包、手提包、手拉箱等）、运动状态（行走、奔跑等）、运动方向等属性的一种或多种。","目标结构化类","公共安全管理","平安小区"]
[{"$nulls":5},"公共服务"]
[null,15,"人流量统计","应支持分析统计视频图像中在一定时间段内按指定方向通过设定区域的人员目标数量，并输出统计结果。","态势统计类","公共安全管理","景区、地铁等大人流场所人流量管控等场景"]
[null,16,"人流密度检测","应支持分析统计视频图像中设定区域内人员的密度信息，密度信息应以设定区域内的人员目标数量或面积占比表示。","态势统计类","公共安全管理","景区、地铁等大人流场所人流量管控等场景"]
[null,17,"人群聚集识别","应支持检测出视频中指定区域内达到指定人数达到持续时间的行为，并输出事件信息","事件检测","公共安全管理"]
[null,18,"打架斗殴识别","应支持检测出视频中指定区域内出现扭打定义动作，且连续时间达到达到指定时间，并输出事件信息","事件检测","公共安全管理"]
[null,19,"人员逗留识别","a)应支持检测出视频中人员目标从指定区域外部进入区域内部（或者直接出现在区域中），且在区域内达到指定滞留时长，并输出事件信息\nb)宜输出逗留人员的大小、位置等信息。","事件检测","公共安全管理"]
[null,20,"横幅标语识别","a)应支持检测出视频中指定区域内横幅目标，且持续时间大于指定时间长，并输出事件信息。\nb)宜输出视频中指定区域内持有标语的人员目标等信息。","事件检测","公共安全管理"]
[null,21,"人员奔跑识别","应支持检测出视频中有明显的奔跑摆臂和腿部跑步动作，且持续时间达到指定时长，并输出事件信息。","事件检测","公共安全管理"]
[null,22,"人员入侵识别","a)应支持检测出视频中人员进入设定区域中的行为并输出事件信息；\nb)宜输出进入设定区域的人员大小、位置、运动方向等信息。","事件检测","公共安全管理"]
[null,23,"人员越界识别","a)应支持检测出视频中人员目标沿着指定方向，从设定界线的一侧越过到另外一侧的行为，并输出事件信息。\nb)宜输出越界人员目标的大小、位置等信息。","事件检测","公共安全管理"]
[null,24,"人员检测","a)应支持同时对多个人员目标进行检测；\nb)应输出人员目标的大小、位置等信息。","目标结构化类","公共安全管理"]
["渣土车\n识别",25,"渣土车识别","a)应支持检测视频图像中的机动车目标是否为渣土车，并输出事件信息。\nb)宜输出视频图像中的渣土车的号牌、颜色、型号、大小、位置的等属性信息。","事件检测","城市管理","建筑垃圾消纳管理"]
[null,26,"渣土车未苫盖识别","a)应支持检测视频图像中的渣土车是否存在未苫盖行为，并输出事件信息。\nb)宜输出渣土车的号牌、颜色、型号、大小、位置的等属性信息。","事件检测","城市管理","建筑垃圾消纳管理"]
[null,27,"渣土车改装识别","a)应支持检测视频图像中的渣土车是否存在车辆改装行为，并输出事件信息。\nb)宜输出改装渣土车的号牌、颜色、型号、大小、位置的等属性信息。","事件检测","城市管理、交通治理","交通执法管理"]
["市容市貌识别",28,"垃圾满溢识别","应支持检测公共区域中垃圾桶、箱垃圾是否存在溢出现象，并输出事件信息。","事件检测","城市管理","城市环卫管理"]
[null,29,"道路遗撒识别","a)应支持检测视频图像中是否存在遗撒情况，并输出事件信息。\nb)宜输出遗撒机动车的号牌、大小、位置信息。","事件检测","城市管理","城市环卫、道路养护"]
[null,30,"游街商贩识别","应支持检测识别流动性摊贩目标，并输出事件信息。","事件检测","城市管理","工商监管"]
["消防监测",31,"烟雾火焰识别","应支持检测出视频图像中各类烟雾、明火火焰等，并输出事件信息。","事件检测","安全生产","安全生产、消防应急"]
[null,32,"人员离岗识别","应支持检测出视频图像中人员离开指定工作区域的行为，并输出事件信息。","事件检测","安全生产","特殊岗位人员作业监控"]
["施工监测",33,"安全帽佩戴识别","a)应支持检测出视频图像中建筑工地施工人员未佩戴安全帽行为，并输出事件信息。\nb)宜输出未佩戴安全帽人员的大小、位置、种类等信息。","事件检测","安全生产","工地安全生产"]
["水务监测",34,"河道漂浮物识别","a)应支持检测视频图像中河道中漂浮物，并输出事件信息。\nb)宜输出漂浮物的大小、位置、种类等信息。","事件检测","生态环境","水环境监测防护"]
[null,35,"道路积水识别","a)应支持检测视频图像中道路积水状态，并输出事件信息。\nb)宜输出漂浮物的大小、位置、种类等信息。","事件检测","生态环境","城市洪涝灾害预警、道路环境治理"]
["生物监测",36,"树木倒伏识别","a)应支持检测视频图像中森林、景区树木倒伏现象，并输出事件信息。\nb)宜输出倒伏树木的大小、位置等信息。","事件检测","生态环境","植物保护"]
[null,37,"昆虫检测识别","应支持检测视频图像中昆虫的种类、数量等属性信息。","目标结构化类","生态环境","农业、园林等部门病虫害防治场景"]
["环境监测",38,"扬尘识别","应支持检测视频图像中建筑工地等场所扬尘现象，并输出事件信息。","事件检测","生态环境","城市环境治理、工地管理等场景"]
[null,39,"裸土识别","应支持检测视频图像中建筑工地、垃圾消纳场所等场所的裸露土壤现象，并输出事件信息。","事件检测","生态环境","城市环境治理、工地管理等场景。"]