简介： 车载视频图像蕴含了更多的信息量，给了咱们另外一个解决问题的视角。通过视频或图片，能够察看到路面的实在状态，包含机动车数量、路线宽度和空阔度等等。基于车载视频图像能够获取更精确的路况状态，为用户出行提供更高质量的服务。
阿里巴巴高德地图 AMAP-TECH 算法大赛于 7 月 8 日开启初赛，赛题为「基于车载视频图像的动静路况剖析」，流动邀请了业界权威专家负责评委，优良选手不仅能够瓜分丰富的奖金，支付荣誉证书，还有机会进入高德地图【终面通道】！连忙邀请小伙伴一起来参赛吧。
报名请戳：
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531809/introduction
上面给大家介绍下大赛详情。
一、背景
高德地图每天会为用户提供海量的定位和路线导航布局服务，其所提供的路况状态信息（即道路交通是拥挤、疾驶还是畅通）的准确性会影响到用户在出行过程中的决策和体验。传统的路况状态次要依附驾车用户的轨迹信息生成。在用户少、驾驶行为异样的路线上，这种办法难以保障路况状态的准确性。
车载视频图像蕴含了更多的信息量，给了咱们另外一个解决问题的视角。通过视频或图片，能够察看到路面的实在状态，包含机动车数量、路线宽度和空阔度等等。基于车载视频图像能够获取更精确的路况状态，为用户出行提供更高质量的服务。
本赛题要求参赛者通过计算机视觉等人工智能算法，基于视频图像中辨认到的路面信息来判断路线通行状态，进步路线路况状态判断的准确性，从而晋升高德地图用户的出行体验。
二、赛题形容及数据阐明
术语阐明
路况 ：依据路线的均匀车速、路线等级，对路线上车辆通行状态的形容，分为 畅通 、 疾驶 、 拥挤 三个等级，在高德地图上显示为绿色、黄色、红色，如图 1 所示。
参考帧：存在图像序列内路况状态突变的状况，每个图像序列存在一幅参考帧图像，参考帧时刻的路况状态为该图像序列的真值路况状态。
图 1. 路况状态示意图
问题定义
输出：给定一组含有 GPS 工夫的图像序列（蕴含 3 - 5 帧图像），其中一幅图像作为参考帧。
输入：以参考帧为准，输入该图像序列对应的路况状态（畅通、疾驶和拥挤）。
如下图所示，该序列蕴含 3 帧图像，其中第 3 帧图像为参考帧。算法须要基于整个序列，推断路况状态。当图像序列内的路况状态不统一时，以参考帧为准。
图 2. 路况判断流程示意
图像序列由行车记录仪拍摄，路况真值（ground truth）是对应路线以后时刻实在的路况状态。大部分场景下，后方车辆的数量和密度决定了路况状态，然而也存在一些其余状况供参赛选手参考：
- 行驶路线存在大量路边停车，但不影响车辆行驶，理论路况状态为畅通。
- 跟车间隔较近，前车遮挡视线内路线的状况，影响对以后路况的判断。
- 行驶在双向路线，对向车道拥挤，行驶车道路况状态为疾驶或畅通。
- 相机装置存在角度偏差，可能会影响路况判断。
数据阐明
数据集分为预赛数据集和复赛数据集，预赛数据集先颁布，仅供预赛应用。复赛数据集等预赛完结后颁布，复赛中也能够应用预赛数据集。预赛数据集包含训练集和测试集。训练汇合有 1500 个序列、共约 7000 幅图像；测试汇合为 600 个序列、共约 2800 幅图像。预赛数据集蕴含不同等级的路线，蕴含高速路、城市快速路、一般路线等。路况真值类型的散布状况约为畅通 70%、疾驶 10%、拥挤 20%。路况真值次要基于参考帧标注。路面车辆较多的状况下，在标注时联合了序列中其余帧的信息。
数据格式
数据组织是以图像序列为单位，每个文件夹蕴含参考帧和其前后相邻帧的图像序列，图像序列最多为 5 帧图像。
提供数据中蕴含以下信息：
- 图像序列的参考帧图像名。
- 图像序列的路况状态。
- 0：畅通，1：疾驶，2：拥挤，-1：测试集真值未给出。
- 每帧图像采集时刻的 GPS 工夫。
- 单位为秒。如 GPS 工夫 1552806926 比 1552806921 滞后 5 秒钟。
提供 JSON 格局标注文件，具体数据格式示意如下：
"status": 0 畅通，1 疾驶，2 拥挤，-1 未知（测试集默认状态为 -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
}
]
}
]
}评估形式
路况蕴含通顺 / 疾驶 / 拥挤三种状态，较量评分考量每个图像序列的路况分类的精确状况，采纳加权 F1 Score 作为算法评估指标。
三、权威专家评委团
为体现较量的专业性，咱们邀请到了多位权威专家来负责评委，包含：北京大学传授 查红彬、中科院自动化所研究员 王亮、阿里巴巴高德地图技术委员会主席 李小龙（聪云）、阿里巴巴高德地图首席科学家 任小枫、阿里巴巴达摩院主动驾驶实验室负责人 王刚（永川）。同时，阿里巴巴高级算法专家郝志会负责本次较量的明星师兄，他们将为参赛团队提供最为业余的领导。
四、赛程、参赛对象
本次大赛分为初赛、复赛及决赛三个阶段：
- 报名（7 月 8 日 - 8 月 28 日，UTC+8）。
- 初赛（7 月 8 日 - 8 月 31 日，UTC+8）。
- 复赛（9 月 4 日 -10 月 13 日，UTC+8）。
- 决赛（10 月下旬，具体工夫待定，UTC+8）。
数据集将于 7 月 8 日正式凋谢下载。 7 月 20 日 10:00 AM当前能够在线提交测试集的路况辨认后果（JSON 文件格式）进行评测。评估程序依据真值，计算选手得分。
大赛面向全社会凋谢，集体、高等院校、科研单位、企业、创客团队等人员均可报名参赛，集体参赛或组队均可，组队人数下限为 3 人。
五、奖项设置
冠军：1 支队伍，奖金 6 万元人民币 + 获奖证书。
亚军：1 支队伍，奖金 4 万元人民币 + 获奖证书。
季军：1 支队伍，奖金 2 万元人民币 + 获奖证书。
优胜奖：2 支队伍，每支队伍奖金 1 万元人民币 + 获奖证书。
复赛审核通过的排名前 10 的队伍将有机会进入阿里巴巴高德地图校招绿色通道。
（上述奖项以计划评审及线上实战总决赛后的最终名次决定）
拉上小伙伴来参赛吧！
六、参赛者交换钉钉群
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