1、人员扶扶手识别算法应用在扶梯区域，在扶梯区域顶部部署固定式摄像头，基于摄像内视频画面做图像分析，识别人员手部和扶梯位置，进而判断人员上下扶梯过程中手是否放置在扶梯上。

2、基于固定位置的摄像头+人工智能算法，实现对楼梯行人关键点的实时监测，再基于行人扶扶手姿态特征，标定扶手位置，识别手扶动作，确定手的位置，判断手是否在扶手上，如果手不在扶手上，则立即报警。

3、框出手肘至手掌部位，并判断人员是否在扶手上，并输出如下：
 不在——1
 在——0

4、性能要求：GPU：1.5Gx4，内存：1Gx4，分析帧率>5fps（4实例12路），单实例单路15fps

5、综合准确率=正确识别的视频片段数量/50*100%。综合准确率不小于85%，则验收合格。

6、服务器配置
CPU：Intel Core i9-9940X 14C/28T 3.3GHz
内存：DDR4 16GB
GPU：2*(NVIDIA RTX2080 8G)
硬盘：SSD 2TB

7、算法为GPU运行，运行系统为Ubuntu16.04，算法运行环境要求：CUDA 8.0 & 10.0，gcc 5.4.0，ffmpeg 3.1（支持x264）, Opencv 3.4.0

8、算法的开发语言需为C或C++，算法的SDK文件需符合极市规范要求

数据集

50段视频，人员占比大于150*200像素

交付及开发周期

1. 最终交付文件：私有化部署SDK，Linux环境GPU运行（最多支持64核）。
   开发规范：https://github.com/ExtremeMart/dev-docs

2. 开发周期：25天

3. 预算：报名需求 即可获取

如何报名需求？

在极市开发者社区原帖 ：http://bbs.cvmart.net/topics/514，评论“报名需求”，然后微信私聊 极市小助手（微信号：cv-mart）报名~