案例要点
- 项目类型
- 门吊、堆场、施工和作业车辆识别演示的视觉仿真样本生成。
- 输入范围
- 基于既有授权素材筛选可用场景和目标类别；公开页面不展示原始压缩包名称、临时路径或内部文件来源。
- 场景仿真图
- 形成48张1280×720场景仿真图，覆盖晴天、夜间堆场、雨天摄像机、雾霾、夕阳逆光、运动模糊、前景遮挡和监控压缩等8类条件。
- AI仿真样张
- 形成forklift、crane、container、cone四类样张，每类10张，共40张，并由metadata.csv记录编号和来源对应关系。
- 姿态样例
- 补充城市道路、工地、工厂等背景下的前景倾斜和角度变化样例，用于说明目标摆放、朝向和遮挡变化。
- 交付边界
- 仿真样张适合用于方案预览和样本扩展评估；正式训练和上线验收仍需授权确认、人工标注复核、真实场景验证和指标评估。
项目背景
客户需要先看到门吊、堆场和作业车辆相关视觉样本的仿真效果，用于判断后续识别任务、素材采集范围和模型验证路线。项目重点不是直接宣称模型效果，而是把可沟通的视觉样张、场景变化和交付材料先整理出来。
门吊与堆场视觉演示识别任务前期评估样本扩展路线确认
素材筛选与场景整理
处理阶段先排除与门吊、堆场、施工和作业车辆无关的普通道路素材，再围绕港口堆场、施工现场、仓储环境和监控画面特征生成48张场景仿真图。质量检查记录覆盖样张数量、场景分布、亮度范围、重复候选和外部来源异常检查。
剔除低相关样本8类场景条件质量检查记录
4类AI仿真样张
样张按forklift、crane、container、cone四个类别整理，每类10张。样张用于展示目标外观、姿态、背景和光照变化，帮助业务方判断标注规范、采集需求和模型训练前的样本结构。
叉车样张正面吊/门吊样张集装箱样张锥桶样张
前景姿态变化样例
为说明前景目标在不同背景中的角度变化，补充生成城市道路、施工现场和工厂环境下的倾斜与朝向变化成品样例。该部分仅作为视觉方案沟通材料，不作为真实现场分布或模型泛化结论。
城市道路背景施工现场背景工厂环境背景
客户展示材料
交付中同步整理客户版Word/PDF展示文档和contact sheet预览图，便于集中查看样本结构、场景覆盖和后续采集要求。公开页面仅展示经筛选的预览信息，不展示内部源文件路径或未确认授权材料。
Word/PDF展示文档contact sheet预览采集要求沟通
适用场景与边界
该类交付适用于视觉算法项目前期方案展示、样本扩充评估、采集计划讨论和标注规范确认。若用于训练或正式验收，需要继续完成素材授权、样本去重、标注复核、训练/验证/测试集划分、真实现场回归和任务指标评估。
前期方案展示采集计划讨论正式验收另行验证