各位人工智能卓越的推動者們，我們誠邀您參與【2023年無錫國際人工智能算法大賽】，探索未來AI創(chuàng)新的巔峰之戰(zhàn)！

大賽總獎金超過148萬，豐厚的獎勵在等著被你拿走！

【大賽介紹】

在當前正處于城市格局加速優(yōu)化、城市能級不斷提升的重要時期，無錫市委市政府緊扣時代脈搏，吹響建設“數(shù)字無錫”的號角，大力發(fā)展以“梁溪科技城”為代表的城市新門戶。梁溪科技城旨在以數(shù)字經濟為核心，數(shù)字技術為驅動，數(shù)字場景為牽引，構建“1+3+X”產業(yè)體系，成為涵蓋科、產、城、人多項元素，融合發(fā)展的“無錫樣板”，助力區(qū)域產業(yè)轉型，結構升級。

“2023 無錫國際人工智能算法大賽”正是脫胎于以上背景，是梁溪科技城貫徹新發(fā)展理念、推動高質量發(fā)展的重要舉措，更是進行“無錫實踐”的突出體現(xiàn)。

【大賽進程】

11月初-12月11日12:00：大賽報名及初賽階段

12月12日-12月15日：初賽成績審核及公布決賽名單

12月下旬：決賽答辯及頒獎典禮

【6大競賽賽題】

賽題一：【智慧治安】 基于開放場景的人臉檢測與相關屬性分析

算法目的：此賽題旨在利用人臉檢測與屬性分析，實現(xiàn)在開放場景下對個體身份的準確識別。這個算法將在提高公共安全與治安水平方面發(fā)揮積極作用，例如在重要場所的安保管理、失蹤人口搜索等方面有著廣泛的應用前景。

數(shù)據(jù)集詳情：38.4G+已標注圖像，其中訓練集含129975張圖像，測試集含17個文件夾。

(測試集為連續(xù)幀圖片，每個文件夾內包含多張同一視角下的同一人圖片)

▲樣例集

賽題二：【智慧治安】 基于人體姿態(tài)估計的翻越欄桿檢測

算法目的：本賽題要求參賽者設計算法，通過人體姿態(tài)估計技術，檢測出翻越欄桿等行為。這對于公共場所的安全監(jiān)控和犯罪預防具有重要意義，可應用于地鐵站、公園等場所，提升了城市治安水平。

數(shù)據(jù)集詳情：8.2G+已標注圖像，其中訓練集含7956張圖像，測試集含1992張圖像。

▲樣例集

賽題三：【智慧城市】 靜態(tài)場景下未牽繩遛狗的細小特征檢測識別

算法目的：該賽題要求參賽者開發(fā)能在靜態(tài)場景下識別未被牽引的狗只的算法，通過細小特征的檢測識別，為城市管理者提供便利。此技術可用于公園、廣場等區(qū)域，提升城市管理的智能化水平。

數(shù)據(jù)集詳情：76.2G+已標注圖像，其中訓練集含121280張圖像，測試集含13491張圖像。

▲樣例集

賽題四：【智慧交通】 車載視角下的多目標車輛軌跡跟蹤與屬性識別

算法目的：本賽題要求參賽者設計算法，在車載視角下實現(xiàn)多目標車輛的軌跡跟蹤與屬性識別，以提高交通管理的智能化水平。此技術將在交通事故分析、道路擁堵監(jiān)測等方面發(fā)揮重要作用。

數(shù)據(jù)集詳情：160.3G+已標注圖像，其中訓練集含150131張圖像，測試集含52個文件夾。

(測試集為連續(xù)幀圖片，每個文件夾為同一段視頻標注的連續(xù)幀圖片)

▲樣例集

賽題五：【智慧交通】 車載視角下的道路結構化識別

算法目的：參賽者需開發(fā)算法，通過車載視角實現(xiàn)對道路結構的識別，為智能導航提供精準數(shù)據(jù)支持。這在城市交通規(guī)劃、導航系統(tǒng)等方面有著廣泛的應用前景。

數(shù)據(jù)集詳情：24.1G+已標注圖像，其中訓練集含43447張圖像，測試集含4790張圖像。

▲樣例集

賽題六：【智慧城市】 基于目標檢測的非機動車違停檢測

算法目的：本賽題要求參賽者開發(fā)基于目標檢測的算法，實現(xiàn)對非機動車的違停檢測。這在城市交通管理中將發(fā)揮重要作用，有助于提升城市的交通秩序與安全水平。

數(shù)據(jù)集詳情：30.2G+已標注圖像，其中訓練集含32288張圖像，測試集含5433張圖像。

▲樣例集

【探索AI前沿，共贏超148萬獎池】

獲獎團隊/個人更有獲得項目合作和職業(yè)發(fā)展的機會！為此大賽設立了【落地扶持獎】，將由3-5支團隊共享￥200,000扶持獎金池，作為當?shù)卣攸c招引項目給予算法落地項目承接補貼。

注：6個賽題分開評獎，除落地扶持獎及落地部署獎，每人每支團隊最多可獲得1個賽題獎金

參與本次競賽請前往極市平臺官網進行報名，我們相信，通過您的參與，將會探索出許多創(chuàng)新的解決方案，推動人工智能在產業(yè)升級中的廣泛應用。不論你是個人選手還是團隊合作，只要你有熱情、有創(chuàng)意，歡迎來競技賽場上一展身手！

快來加入我們，與全球頂尖人工智能開發(fā)者一同探索人工智能的無限潛力吧！

審核編輯 黃宇