服务内容全部包含: 需求分析：与客户沟通，明确项目的目标、预期成果、功能需求和性能指标。 数据收集：收集用于训练和测试算法的数据集，包括占道垃圾和乱停车的图像或视频数据。 算法设计：设计适合的计算机视觉算法，如使用深度学习框架（例如TensorFlow或PyTorch）开发目标检测和分类模型。 模型训练与优化：使用收集的数据训练模型，并通过调参和模型优化提高检测准确性。 系统集成：将算法集成到城市管理系统 服务优势: 需求分析：与客户沟通，明确项目的目标、预期成果、功能需求和性能指标。 数据收集：收集用于训练和测试算法的数据集，包括占道垃圾和乱停车的图像或视频数据。 算法设计：设计适合的计算机视觉算法，如使用深度学习框架（例如TensorFlow或PyTorch）开发目标检测和分类模型。 模型训练与优化：使用收集的数据训练模型，并通过调参和模型优化提高检测准确性。 系统集成：将算法集成到城市管理系统 服务前需客户提供的信息: 为了提供城市管理中的占道垃圾和乱停车检测算法开发服务，客户需要提供以下信息： 项目目标和需求说明： 详细描述项目的目标、预期成果、功能需求和性能指标。 现场环境信息： 提供城市管理的具体场景描述，包括街道布局、交通流量、监控设备安装位置等。 数据集： 提供用于训练和测试算法的数据集，包括占道垃圾和乱停车的图像或视频样本。 技术规格和性能要求： 明确算法性能的具体要求，如检测准确率