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【大赛进程】
11月初-12月11日12:00：报名及初赛截止
12月12日-12月15日：初赛成绩审核及公布决赛名单
12月下旬：决赛答辩及颁奖典礼
【赛题详解】
赛题一：【智慧交通】
车载视角下的多目标车辆轨迹跟踪与属性识别
算法方向：目标检测+目标跟踪
算法应用背景：本赛题要求参赛者设计算法，在车载视角下实现多目标车辆的轨迹跟踪与属性识别，以提高交通管理的智能化水平。此技术将在交通事故分析、道路拥堵监测等方面发挥重要作用。
算法报警的业务逻辑：同一摄像头下的监控区域内，识别进入该区域的人的年龄，性别，人种，是否戴帽等脸部属性信息。
识别场景：视频中的车辆。
数据集详情：160.3G+已标注图像，其中训练集含150131张图像，测试集含52个文件夹。
(测试集为连续帧图片，每个文件夹为同一段视频标注的连续帧图片)
数据标注方式：数据集全部来源于车载摄像头拍摄的车辆的视频的抽帧（1秒抽6振），数据集包含原图片（.jpg格式）以及对应的车辆标注（坐标、车型和颜色）、车辆的ID。ID从1开始，标注的时候，一个视频下，相同的车辆使用同一个ID。
赛题二：【智慧交通】
车载视角下的道路结构化识别
算法方向：语义分割
算法应用背景：参赛者需开发算法，通过车载视角实现对道路结构的识别，为智能导航提供精准数据支持。这在城市交通规划、导航系统等方面有着广泛的应用前景。
算法报警的业务逻辑：对道路监控视频进行分析，对道路上的标志线进行检测与分类。检测到道路标志线后，对检测到的道路标志线使用框可视化，并显示道路标志线的类型。
识别场景：室外交通场景。车载摄像头视角。
识别对象：视频中的道路标志线。
数据集详情：24.1G+已标注图像，其中训练集含43447张图像，测试集含4790张图像。
数据标注方式：道路数据使用mask标注，道路标线一共有7种：
(1) 虚线 dashed_line
(2) 实线 solid_line
(3) 特殊虚线 special_dashed_line
(4) 特殊实线 special_solid_line
(5) 网格线 grid_line
(6) 导流线 diversion_line
(7) 斑马线 zebra_crossing
赛题三：【智慧城市】
基于目标检测的非机动车违停检测
算法方向：目标检测
算法应用背景：本赛题要求参赛者开发基于目标检测的算法，实现对非机动车的违停检测。这在城市交通管理中将发挥重要作用，有助于提升城市的交通秩序与安全水平。
算法报警的业务逻辑：没有人骑的非机动车存在预设区域中
识别场景：街道
识别对象：无人骑行的非机动车
数据集详情：30.2G+已标注图像，其中训练集含32288张图像，测试集含5433张图像。
数据标注方式：线上CVAT平台，2D框标注
【148万奖池】
获奖团队/个人更有机会获得项目合作和职业发展的机会！
为此大赛设立了【落地扶持奖】，将由3-5支团队共享￥200,000扶持奖金池，作为当地政府重点招引项目给予算法落地项目承接补贴。
注：6个赛题分开评奖，除落地扶持奖及落地部署奖，每人每支团队最多可获得1个赛题奖金
【报名参赛】
报名链接：https://sourl.cn/4J5zbC
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