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编程问答

AMAP-TECH算法大赛开赛!基于车载视频图像的动态路况分析

發(fā)布時間:2024/9/3 编程问答 50 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 AMAP-TECH算法大赛开赛!基于车载视频图像的动态路况分析 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
簡介:車載視頻圖像包含了更多的信息量,給了我們另外一個解決問題的視角。通過視頻或圖片,可以觀察到路面的真實狀態(tài),包括機動車數(shù)量、道路寬度和空曠度等等。基于車載視頻圖像可以獲取更準確的路況狀態(tài),為用戶出行提供更高質(zhì)量的服務(wù)。

阿里巴巴高德地圖AMAP-TECH算法大賽于7月8日開啟初賽,賽題為「基于車載視頻圖像的動態(tài)路況分析」,活動邀請了業(yè)界權(quán)威專家擔任評委,優(yōu)秀選手不僅可以瓜分豐厚的獎金,領(lǐng)取榮譽證書,還有機會進入高德地圖【終面通道】!趕緊邀請小伙伴一起來參賽吧。

報名請戳:
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531809/introduction

下面給大家介紹下大賽詳情。

一、背景
高德地圖每天會為用戶提供海量的定位和路線導(dǎo)航規(guī)劃服務(wù),其所提供的路況狀態(tài)信息(即道路交通是擁擠、緩行還是暢通)的準確性會影響到用戶在出行過程中的決策和體驗。傳統(tǒng)的路況狀態(tài)主要依靠駕車用戶的軌跡信息生成。在用戶少、駕駛行為異常的道路上,這種方法難以保證路況狀態(tài)的準確性。

車載視頻圖像包含了更多的信息量,給了我們另外一個解決問題的視角。通過視頻或圖片,可以觀察到路面的真實狀態(tài),包括機動車數(shù)量、道路寬度和空曠度等等。基于車載視頻圖像可以獲取更準確的路況狀態(tài),為用戶出行提供更高質(zhì)量的服務(wù)。

本賽題要求參賽者通過計算機視覺等人工智能算法,基于視頻圖像中識別到的路面信息來判斷道路通行狀態(tài),提高道路路況狀態(tài)判斷的準確性,從而提升高德地圖用戶的出行體驗。

二、賽題描述及數(shù)據(jù)說明

術(shù)語說明

路況:根據(jù)道路的平均車速、道路等級,對道路上車輛通行狀態(tài)的描述,分為暢通、緩行、擁堵三個等級,在高德地圖上顯示為綠色、黃色、紅色,如圖1所示。

參考幀:存在圖像序列內(nèi)路況狀態(tài)漸變的情況,每個圖像序列存在一幅參考幀圖像,參考幀時刻的路況狀態(tài)為該圖像序列的真值路況狀態(tài)。

圖1. 路況狀態(tài)示意圖

問題定義

輸入:給定一組含有GPS時間的圖像序列(包含3-5幀圖像),其中一幅圖像作為參考幀。

輸出:以參考幀為準,輸出該圖像序列對應(yīng)的路況狀態(tài)(暢通、緩行和擁堵)。

如下圖所示,該序列包含3幀圖像,其中第3幀圖像為參考幀。算法需要基于整個序列,推斷路況狀態(tài)。當圖像序列內(nèi)的路況狀態(tài)不一致時,以參考幀為準。



圖2. 路況判斷流程示意

圖像序列由行車記錄儀拍攝,路況真值(ground truth)是對應(yīng)道路當前時刻真實的路況狀態(tài)。大部分場景下,前方車輛的數(shù)量和密度決定了路況狀態(tài),但是也存在一些其他情況供參賽選手參考:

  • 行駛道路存在大量路邊停車,但不影響車輛行駛,實際路況狀態(tài)為暢通。
  • 跟車距離較近,前車遮擋視野內(nèi)道路的情況,影響對當前路況的判斷。
  • 行駛在雙向道路,對向車道擁堵,行駛車道路況狀態(tài)為緩行或暢通。
  • 相機安裝存在角度偏差,可能會影響路況判斷。

數(shù)據(jù)說明

數(shù)據(jù)集分為預(yù)賽數(shù)據(jù)集和復(fù)賽數(shù)據(jù)集,預(yù)賽數(shù)據(jù)集先公布,僅供預(yù)賽使用。復(fù)賽數(shù)據(jù)集等預(yù)賽結(jié)束后公布,復(fù)賽中也可以使用預(yù)賽數(shù)據(jù)集。預(yù)賽數(shù)據(jù)集包括訓(xùn)練集和測試集。訓(xùn)練集合有1500個序列、共約7000幅圖像;測試集合為600個序列、共約2800幅圖像。預(yù)賽數(shù)據(jù)集包含不同等級的道路,包含高速路、城市快速路、普通道路等。路況真值類型的分布情況約為暢通70%、緩行10%、擁堵20%。路況真值主要基于參考幀標注。路面車輛較多的情況下,在標注時結(jié)合了序列中其他幀的信息。

數(shù)據(jù)格式

數(shù)據(jù)組織是以圖像序列為單位,每個文件夾包含參考幀和其前后相鄰幀的圖像序列,圖像序列最多為5幀圖像。

提供數(shù)據(jù)中包含以下信息:

  • 圖像序列的參考幀圖像名。
  • 圖像序列的路況狀態(tài)。
  • 0:暢通,1:緩行,2:擁堵,-1:測試集真值未給出。
  • 每幀圖像采集時刻的GPS時間。
  • 單位為秒。如GPS時間 1552806926 比 1552806921 滯后5秒鐘。

提供JSON格式標注文件,具體數(shù)據(jù)格式示意如下:

"status": 0 暢通,1 緩行,2 擁堵,-1 未知(測試集默認狀態(tài)為-1) {"annotations": [{"id": "000001","key_frame": "2.jpg","status": 0,"frames": [{"frame_name": "1.jpg","gps_time": 1552806921},{"frame_name": "2.jpg","gps_time": 1552806926},{"frame_name": "3.jpg","gps_time": 1552806931},{"frame_name": "4.jpg","gps_time": 1552806936}]},{"id": "000002","key_frame": "3.jpg","status": 2,"frames": [{"frame_name": "1.jpg","gps_time": 1555300555},{"frame_name": "2.jpg","gps_time": 1555300560},{"frame_name": "3.jpg","gps_time": 1555300565},{"frame_name": "4.jpg","gps_time": 1555300570},{"frame_name": "5.jpg","gps_time": 1555300580}]}] }

評價方式

路況包含通暢/緩行/擁堵三種狀態(tài),比賽評分考量每個圖像序列的路況分類的準確情況,采用加權(quán) F1 Score 作為算法評價指標。

三、權(quán)威專家評委團
為體現(xiàn)比賽的專業(yè)性,我們邀請到了多位權(quán)威專家來擔任評委,包括:北京大學教授 查紅彬、中科院自動化所研究員 王亮、阿里巴巴高德地圖技術(shù)委員會主席 李小龍(聰云)、阿里巴巴高德地圖首席科學家 任小楓、阿里巴巴達摩院自動駕駛實驗室負責人 王剛(永川)。同時,阿里巴巴高級算法專家郝志會擔任本次比賽的明星師兄,他們將為參賽團隊提供最為專業(yè)的指導(dǎo)。

四、賽程、參賽對象
本次大賽分為初賽、復(fù)賽及決賽三個階段:

  • 報名(7月8日-8月28日,UTC+8)。
  • 初賽(7月8日-8月31日,UTC+8)。
  • 復(fù)賽(9月4日-10月13日,UTC+8)。
  • 決賽(10月下旬,具體時間待定,UTC+8)。

數(shù)據(jù)集將于7月8日正式開放下載。7月20日10:00 AM以后可以在線提交測試集的路況識別結(jié)果(JSON文件格式)進行評測。評估程序根據(jù)真值,計算選手得分。

大賽面向全社會開放,個人、高等院校、科研單位、企業(yè)、創(chuàng)客團隊等人員均可報名參賽,個人參賽或組隊均可,組隊人數(shù)上限為3人。

五、獎項設(shè)置
冠軍:1支隊伍,獎金6萬元人民幣+獲獎證書。
亞軍:1支隊伍,獎金4萬元人民幣+獲獎證書。
季軍:1支隊伍,獎金2萬元人民幣+獲獎證書。
優(yōu)勝獎:2支隊伍,每支隊伍獎金1萬元人民幣+獲獎證書。

復(fù)賽審核通過的排名前10的隊伍將有機會進入阿里巴巴高德地圖校招綠色通道。

(上述獎項以方案評審及線上實戰(zhàn)總決賽后的最終名次決定)

拉上小伙伴來參賽吧!

六、參賽者交流釘釘群
掃描以下二維碼或搜索釘釘群號 31160357 加入,重要節(jié)點通知會在群內(nèi)第一時間告知,如對本次賽事、賽題及賽制有任何疑問,也可在群內(nèi)@任意管理員提問。

原文鏈接:https://developer.aliyun.com/article/767251?

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的AMAP-TECH算法大赛开赛!基于车载视频图像的动态路况分析的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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