遗留物品检测
算法介绍
遗留物品检测算法旨在针对室内/室外场景中，侦测到有不明物体在设防时间段内出现在设定的警戒区域内停留时间超过预定的滞留时间阈值时，产生报警提示，输出不明物体出现的起始时间、不明物体滞留图像及所在各帧上的2D框。
- ● 光照条件：主要针对室内或室外白天场景、及傍晚/晚上物体清晰可见场景
- ● 干扰项：存在以下干扰情况时，精度无法保证
- - 夜间光照严重不足
- - ROI区域其他非滞留且易于移动的物体过多
- - 人流较多或行人停留过久（建议ROI区域内人数不应大于2人）
- - 可检测到的不明物体被运动物体或行人遮挡较久时，容易出现跟踪断开（遮挡时长不应超过4秒）
- ● 拍摄角度：需要保证ROI区域清晰可见，且尽量不容易被行人或其他干扰物体遮挡
- ● 成像质量：图片最好无显著的运动模糊、成像噪点，相机无抖动
- ● 滞留物体分辨率：物体直径>20像素，或被滞留物体占ROI面积不应小于5%
常见问题
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算法精度网站已发布算法精度皆在90%以上，实际使用时出现掉点现象的原因可能包括：
（1）数据成像质量差，如
强光、逆光、夜间、雨雪雾导致图像质量下降；
低分辨率、运动模糊、镜头污损、压缩失真、传感器噪声；
目标被部分或完全遮挡（常见于目标检测、跟踪、姿态估计）；
（2）网站提供通用和长尾（罕见场景/稀有目标类别/数据量不足）两大类算法，长尾算法泛化性较差
（3）边界或极端场景下的测试不保证精度
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部署推理提供模型/APP/SDK多种形式部署
与华为昇腾/天数/登临等10余家芯片厂商完成适配，兼容国产CPU/GPU/NPU，高质量满足信创要求
针对不同算力的硬件适配不同参数量的高精度模型
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算法如何定制网站所展示的算法模型皆有对应模型和应用案例，可直接获取。如需进一步优化或者定制可参考以下两种方案：
（1）常规定制 （高精度，周期较长）：需求沟通->回流有效数据（场景图片不低于1000张/视频不低于100段）->定制算法开发部署->测试验收
（2）快速实现 （Monolith一站式算法生产平台：https://monolith.sensefoundry.cn/ ）：平台提供了极为友好、易上手的Web界面，用户无需深厚的AI背景，即可一站式完成数据上传、智能标注、模型训练与部署等全流程操作。只需30分钟，便可快速生成并上线一个高性能视觉模型，大幅缩短算法生产周期。
