极市打榜是极市平台于2021年推出的算法项目合作模式，至今已上线
300+
产业端落地算法项目，已对接智慧城市、智慧工地、明厨亮灶等多个行业真实需求，算法方向涵盖目标检测、行为识别、图像分割、视频理解、目标跟踪、OCR等。
开发者报名极市打榜，可用平台上
已标注真实场景数据集+免费算力
，单个算法榜单完成算法开发后成绩达到指定标准便可获得定额奖励，成绩优异者可与极市平台签约合作获得长期的算法分成收益。
打榜入口：
https://sourl.cn/zxj9rL
【手持式浓度探测仪识别】
本榜合作者将独享
6000
元(合作金)+
500
元(新人专享合作金)
算法需求&报名链接：https://cvmart.net/topList/11097?tab=RankDescription
一、背景描述
项目背景：在加氢站的场景，在卸氢过程，在正式开阀前需要手持浓度检测仪检测现场是否存在泄漏，因此需要视频监控现场工作人员是否有手持浓度检测仪检测现场的动作。如果没有这个动作，输出报警。由于现场工作人员可能有多人，只要有一个人手持浓度检测仪，其余人即使无手持浓度检测仪也无需告警。
项目算法要达到的目的：检测现场的工作人员是否有手持浓度检测仪，如果没有这个动作，输出报警。
算法逻辑：
检测ROI内的行人与浓度检测仪。
为了减少误报，在输入 Json 增加“vote_frame_num”和“vote_ratio”投票算法的两个参数。连续 vote_frame_num 帧图片中，判断 vote_frame_num * vote_ratio 帧有人，并且所有人都没有手持浓度检测仪才输出告警。例如 vote_frame_num 为 10，vote_ratio 为 0.7，则连续 10 帧，有 7 帧检测到行人以及所有人的手上无浓度检测仪才输出告警。即如果图中有多人，只要有一个人手持浓度检测仪，其余人即使无手持浓度检测仪也无需告警。
二、目标描述
需求边界定义：检测ROI内的行人与浓度检测仪。
算法报警的业务逻辑：检测ROI内的行人与浓度检测仪，如果有行人以及所有人的手上无浓度检测仪，并且满足投票条件，就输出告警。
识别场景：加氢站的场景。
识别对象：人与浓度检测仪。
环境要求：应用在加氢站的场景，室内、室外环境，在白天或夜晚光线充足环境下进行人与浓度检测仪的检测。
三、样例集节选：
【防护手套识别】
本榜合作者将独享6000元(合作金)+ 500元(新人专享合作金)
算法需求&报名链接：https://cvmart.net/topList/11096?tab=RankDescription
一、背景描述
项目背景：客户需要在某些有毒环境中工作，因此要求工作人员必须佩戴防护手套。
项目算法要达到的目的：检测现场的工作人员是否佩戴了防护手套，识别到未佩戴防护手套的员工，输出报警。需要同时检测到行人以及行人的手才确定未未戴防护手套。
算法逻辑：
检测ROI内的行人与防护手套。
为了减少误报，在输入 Json 增加“vote_frame_num”和“vote_ratio”投票算法的两个参数。连续 vote_frame_num 帧图片中，判断 vote_frame_num * vote_ratio 帧有人并且未戴防护手套（同时检测到行人以及行人的手上无手套）才输出告警。例如 vote_frame_num 为 10，vote_ratio 为 0.7，则连续 10 帧，有 7 帧检测到有行人并且未戴防护手套才输出告警。
需要告警的行人使用红色框可视化，不需要告警的行人使用绿色框可视化。
二、目标描述
需求边界定义：检测ROI内的行人与防护手套。
算法报警的业务逻辑：检测ROI内的行人与防护手套，如果人未戴防护手套，并且满足投票条件，就输出告警。
识别场景：工厂处理危险品的区域。
识别对象：人与防护手套。
环境要求：应用在工厂处理危险品的区域，室内、室外环境，在白天或夜晚光线充足环境下进行人与防护手套的检测。
三、样例集节选：
【专用防护面罩识别】
本榜合作者将独享6000元(合作金)+ 500元(新人专享合作金)
算法需求&报名链接：
https://cvmart.net/topList/11095?tab=RealTime
一、背景描述
项目背景：客户需要在某些有毒环境中工作，因此要求工作人员必须戴专用的防护面罩。
项目算法要达到的目的：检测现场的工作人员是否佩戴了专用防护面罩，识别到未带专用防护面罩的员工，输出报警。
算法逻辑：
检测ROI内的行人与专用的保护面罩。
为了减少误报，在输入 Json 增加“vote_frame_num”和“vote_ratio”投票算法的两个参数。连续 vote_frame_num 帧图片中，判断 vote_frame_num * vote_ratio 帧有人并且未戴防护面罩才输出告警。例如 vote_frame_num 为 10，vote_ratio 为 0.7，则连续 10 帧，有 7 帧检测到有行人并且未戴防护面罩才输出告警。需要告警的行人使用红色框可视化，不需要告警的行人使用绿色框可视化。
二、目标描述
需求边界定义：检测ROI内的行人与专用的保护面罩。
算法报警的业务逻辑：检测ROI内的行人与专用的保护面罩，如果人未戴保护面罩，并且满足投票条件，就输出告警。
识别场景：工厂处理危险品的区域。
识别对象：人与专用的保护面罩。
环境要求：应用在工厂处理危险品的区域，室内、室外环境，在白天或夜晚光线充足环境下进行人与保护面罩的检测。
三、样例集节选：
【扩散式气体检测仪三脚架识别】
本榜合作者将独享6000元(合作金)+ 500元(新人专享合作金)
算法需求&报名链接：
https://cvmart.net/topList/11094?tab=RealTime
一、背景描述
项目背景：
本算法应用在室外作业场景，检测场景中的三脚架，如果场景中未出现三脚架，则立即报警报处理，以监督作业合规性。
工作人员在下井前，需要主动配合，在摄像头前出示仪器，并展示3秒，如果下井人员身上未佩戴扩散式气体检测仪识别，则立即报警报处理，以监督作业合规性。
项目算法要达到的目的：检测现场是否有三脚架，如果场景中未出现三脚架，则立即报警报处理。检测下井人员是否佩戴扩散式气体检测仪，未佩戴扩散式气体检测仪识别，则立即报警报处理。
算法逻辑：
检测ROI内的三脚架以及工作人员身上的扩散式气体检测仪。
输入Json增加“detect_tripod”与“detect_gas_detector”两个开关，“detect_tripod”为true的时候检测三脚架，“detect_gas_detector”为true的时候检测扩散式气体检测仪。两个开关可以同时为true。
为了减少误报，在输入 Json 增加“vote_frame_num”和“vote_ratio”投票算法的两个参数。连续 vote_frame_num 帧图片中，判断 vote_frame_num * vote_ratio 帧没有检测到三脚架，就告警。例如 vote_frame_num 为 10，vote_ratio 为 0.7，则连续 10 帧，有 7 帧没有检测到三脚架，就告警。连续 vote_frame_num 帧图片中，判断 vote_frame_num * vote_ratio 帧没有检测到扩散式气体检测仪，就告警。例如 vote_frame_num 为 10，vote_ratio 为 0.7，则连续 10 帧，有 7 帧没有检测到扩散式气体检测仪，就告警。
二、目标描述
需求边界定义：检测ROI内的三脚架、工作人员身上的扩散式气体检测仪。
算法报警的业务逻辑：检测ROI内的三脚架、工作人员身上的扩散式气体检测仪。如果未检测到三脚架或工作人员身上的扩散式气体检测仪，并且满足投票条件，就输出告警。
识别场景：室外工作场景，下井工作场景。
识别对象：三脚架、工作人员身上的扩散式气体检测仪。
环境要求：室外工作场景，下井工作场景。室外环境，在白天或夜晚光线充足环境下。
三、样例集节选：
【过堤涵洞排气管喷水识别】
本榜合作者将独享7000元(合作金)+ 500元(新人专享合作金)
算法需求&报名链接：https://cvmart.net/topList/11093?tab=RankDescription
一、背景描述
项目背景：
算法需要识别过堤涵洞监控画面内排气管是否出现喷水，如果出现喷水，算法产生报警。
项目算法要达到的目的：识别过堤涵洞监控画面内排气管是否出现喷水，如果出现喷水，算法产生告警。标注采用polygon标注，除了墙面上的水，所有喷出来的水都需要标注出来。
算法逻辑：
使用分割算法，检测当前画面中的排气管附近是否存在喷水。如果检测到喷水，并且该分割的面积大于阈值，则认为当前帧存在喷水。
为了减少误报，在输入 Json 增加“vote_frame_num”和“vote_ratio”投票算法的两个参数。连续 vote_frame_num 帧图片中，判断 vote_frame_num * vote_ratio 帧存在喷水，则认为当前存在喷水，产生告警。识别到喷水后，喷出的水分割后需要可视化，并显示面积。
二、目标描述
需求边界定义：检测排气管是否出现喷水，如果出现了喷水则产生告警。
算法报警的业务逻辑：检测排气管是否出现喷水，如果出现了喷水，并且满足投票条件，就输出告警。
识别场景：过堤涵洞。
识别对象：排气管的喷水，喷水采用polygon标注，采用分割算法。
环境要求：过堤涵洞，室内、室外环境，在白天或夜晚光线充足环境下。
三、样例集节选：
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