需求描述

綜合需求文檔：基于圖像識別的卡車車廂監測與安全合規系統編寫開發方案

項目背景
隨著物流行業對效率和安全性要求的不斷提升，我們計劃開發一套集成的圖像識別系統，用于實時監控卡車車廂的關鍵特征和確保煤炭運輸過程中的安全合規性。
需求概述
本系統需要綜合監測車輛的車廂離地面高度、拉筋位置、車廂寬度、車廂體積，以及確保運輸過程中的采樣安全、稱重與回皮合規性和車輛身份的一致性。
功能需求詳述
車廂特征監測
● 車廂高度：自動測量車廂底部離地面的高度，以確保符合安全標準。
● 拉筋位置：識別車廂內拉筋的位置，用于評估車輛的結構穩定性。
● 車廂寬度：測量車廂的寬度，以確保車輛適合通過特定路段。
● 車廂體積：基于車廂高度和寬度，計算車廂的總體積，用于估算載貨量。
安全合規監測
● 采樣安全：在采樣期間確保駕駛員離開車輛且車輛熄火，通過圖像識別監測車輛和周邊區域。
● 稱重與回皮：確保稱重和回皮過程中車上僅有一名人員且為相同人員，通過人臉識別技術實現，同時監測磅體周邊無外人，并在回皮時確認車廂為空。
● 車輛身份一致性：通過車牌識別和車輛特征匹配技術，在所有操作環節中確保車輛身份的一致性。
技術路線方案
● 圖像識別技術應用：采用先進的圖像處理和機器學習技術，如深度學習的卷積神經網絡，進行車廂特征和人員識別。
● 數據采集與處理：使用高性能攝像頭進行數據采集，對圖像數據進行實時處理和分析，提取所需信息。
● 系統集成：將圖像識別模塊與現有監控系統集成，確保數據的流暢傳輸和處理。
交付內容
● 完整的技術開發方案：詳細的系統的設計，數據采集的方式，功能實現，模型選擇和技術細節。
● 性能評估報告：提供模型訓練和系統測試的結果，展示系統的準確性和實時性。
● 開發時間評估： 按照功能做開發時間評估

開發人員要求：
開發一款基于圖像識別技術的卡車車廂監測系統。該系統旨在自動化監測卡車車廂的高度、拉筋位置以及采樣后煤炭留下的坑位。理想的候選人將具備深厚的圖像處理和機器學習知識，能夠設計、開發并優化高效準確的圖像識別算法。
核心職責：
● 算法開發：設計和實現高效的圖像識別算法，用于識別和測量卡車車廂的高度、識別車廂內拉筋的位置以及識別采樣后煤炭留下的坑位。
● 數據處理：負責圖像的預處理、特征提取和數據增強，以提高圖像識別的準確性和魯棒性。
● 模型訓練與優化：使用現代機器學習框架訓練圖像識別模型，不斷優化模型性能，以滿足實時監測的需求。
● 系統集成：與團隊協作，將圖像識別模塊集成到整個卡車車廂監測系統中，確保模塊間的高效協同工作。
● 性能評估：對圖像識別系統進行定期的性能評估，確保系統的準確性和可靠性，根據反饋進行必要的調整和優化。
● 技術支持與文檔編寫：為非技術團隊成員提供技術支持，編寫技術文檔和用戶手冊。
職位要求：
● 學士或以上學位，計算機科學、電子工程、人工智能或相關領域。
● 3年以上圖像處理或計算機視覺相關工作經驗。
● 精通Python編程語言和至少一種深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）。
● 對圖像識別、圖像分割和特征提取算法有深入理解和實踐經驗。
● 有使用OpenCV或類似庫進行圖像分析的經驗。
● 良好的解決問題能力，能夠獨立進行算法的研發和優化。
● 良好的團隊合作和溝通能力，能夠在跨學科團隊中有效工作。
加分項：
● 在車輛監測系統或相關領域的項目經驗。
● 有實際部署大規模圖像識別系統的經驗。
● 發表過相關領域的學術論文或擁有相關專利。
如果您對推動圖像識別技術在實際應用中的創新有熱情，并且希望在一個充滿挑戰和機會的環境中發展