易燃易爆运输车静电线cv算法识别产品系统

立项原因：油管车或易燃易爆品在装卸过程中未链接静电线，易发生爆炸起火事故，采用cv算法进行预警，避免事故发生。
解决的问题：通过cv算法模型识别是否连接静电线，如果未连接则预警。
行业场景：用于能源行业、油田及其他易燃易爆品装卸过程中，工作人员是否连接静电线的人工智能检测，通过cv算法识别异常并预警。

功能介绍：
1.细长静电线链接CV算法识别（属于cv算法模型识别小目标中的细长特难目标检测）
2.工作人员值守识别
3.当装卸车作业时，未连接静电线就开始作业时，预警

具体任务：本人负责实现超细静电线cv算法识别模型训练及推理，解决作业场景中细长电线小目标识别难题，准确度超过90%。同时检测作业过程中人员值守问题。如果异常则预警。
技术：cv深度学习、pytorch、opencv、python、TensorRT
难点：细长线容易漏报，无法通过目标检测识别
亮点：通过改造检测模型，让准确率超过90%