需求描述
"运用人工智能、模型算法、智能体等技术，针对城市管理情况复杂多变、事件类型繁多的特征，进一步探索人工智能视觉技术的应用场景，利用已有或新安装的静态+动态的感知设备（如公交车载摄像头、无人机巡航系统、公安定点监控及各类前端物联感知设备）构建城市运行智能管理体系模型，依托强大的算力支撑，对海量数据进行实时分析，并驱动城市运行模型的优化迭代，同时可以与前端设备联动执行，如在识别到案件时通过广播进行智能语音劝导，在下穿桥通道积水时自动降下挡板等，推动管理向智能化、预防性方向转型。
技术需求：
整合静态与动态感知设备、算法模型及算力资源，构建“地下+地上”的全域实时监测与智能决策系统，将离散数据转化为可执行的决策，形成“感知-分析-执行”的完整闭环。通过多类感知设备，形成覆盖城市物理空间的多维数据采集体系；通过智能算法集群，运用机器学习、计算机视觉和预测分析技术，对海量异构数据进行清洗、关联和建模，构建能够模拟城市复杂系统的数字孪生体；通过云边端协同架构，为实时数据处理和模型迭代提供弹性计算资源，确保系统能够在毫秒级响应城市运行中的异常波动。"
合作要求
- 1.场景化算法训练：针对城管 29 类以上高频场景（如小广告、店外经营、渣土车等）定制算法模型，提升复杂环境（如雨天、夜间）识别准确率，确保≥95% 的核心场景识别精度。
- 2.资源整合兼容性：支持兼容现有交通、物业、社区等存量视频资源，无需重复建设，降低部署成本，适配 4G/5G / 光纤等多种传输方式，保障偏远区域稳定运行。
- 3.识别精度与速度：采用 Yolov3 及以上级别的视觉算法，目标识别准确率≥98%，动态场景（如快速移动的车辆、行人）识别延迟≤0.5 秒，支持多目标同时检测（如同时识别障碍物、交通信号灯、行人）。
