服務(wù)內(nèi)容全部包含: 需求分析：與客戶溝通，明確項(xiàng)目的目標(biāo)、預(yù)期成果、功能需求和性能指標(biāo)。 數(shù)據(jù)收集：收集用于訓(xùn)練和測(cè)試算法的數(shù)據(jù)集，包括占道垃圾和亂停車(chē)的圖像或視頻數(shù)據(jù)。 算法設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)適合的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，如使用深度學(xué)習(xí)框架（例如TensorFlow或PyTorch）開(kāi)發(fā)目標(biāo)檢測(cè)和分類模型。 模型訓(xùn)練與優(yōu)化：使用收集的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，并通過(guò)調(diào)參和模型優(yōu)化提高檢測(cè)準(zhǔn)確性。 系統(tǒng)集成：將算法集成到城市管理系統(tǒng) 服務(wù)優(yōu)勢(shì): 需求分析：與客戶溝通，明確項(xiàng)目的目標(biāo)、預(yù)期成果、功能需求和性能指標(biāo)。 數(shù)據(jù)收集：收集用于訓(xùn)練和測(cè)試算法的數(shù)據(jù)集，包括占道垃圾和亂停車(chē)的圖像或視頻數(shù)據(jù)。 算法設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)適合的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，如使用深度學(xué)習(xí)框架（例如TensorFlow或PyTorch）開(kāi)發(fā)目標(biāo)檢測(cè)和分類模型。 模型訓(xùn)練與優(yōu)化：使用收集的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，并通過(guò)調(diào)參和模型優(yōu)化提高檢測(cè)準(zhǔn)確性。 系統(tǒng)集成：將算法集成到城市管理系統(tǒng) 服務(wù)前需客戶提供的信息: 項(xiàng)目目標(biāo)和需求說(shuō)明： 詳細(xì)描述項(xiàng)目的目標(biāo)、預(yù)期成果、功能需求和性能指標(biāo)。 現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境信息： 提供城市管理的具體場(chǎng)景描述，包括街道布局、交通流量、監(jiān)控設(shè)備安裝位置等。 數(shù)據(jù)集： 提供用于訓(xùn)練和測(cè)試算法的數(shù)據(jù)集，包括占道垃圾和亂停車(chē)的圖像或視頻樣本。 技術(shù)規(guī)格和性能要求： 明確算法性能的具體要求，如檢測(cè)準(zhǔn)確率、響應(yīng)時(shí)間、系統(tǒng)穩(wěn)定性等。 硬件和軟件環(huán)境： 描述算法運(yùn)行的硬件和軟件環(huán)境