Scala 基礎(十四):Scala 模式匹配(二)
阿里巴巴高德地圖AMAP-TECH演演算法大賽於7月8日開啟初賽,賽題為「基於車載視訊影象的動態路況分析」,活動邀請了業界權威專家擔任評委,優秀選手不僅可以瓜分豐厚的獎金,領取榮譽證書,還有機會進入高德地圖【終面通道】!趕緊邀請小夥伴一起來參賽吧。
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
高德地圖每天會為使用者提供海量的定位和路線導航規劃服務,其所提供的路況狀態資訊(即道路交通是擁擠、緩行還是暢通)的準確性會影響到使用者在出行過程中的決策和體驗。傳統的路況狀態主要依靠駕車使用者的軌跡資訊生成。在使用者少、駕駛行為異常的道路上,這種方法難以保證路況狀態的準確性。
車載視訊影象包含了更多的資訊量,給了我們另外一個解決問題的視角。通過視訊或圖片,可以觀察到路面的真實狀態,包括機動車數量、道路寬度和空曠度等等。基於車載視訊影象可以獲取更準確的路況狀態,為使用者出行提供更高質量的服務。
本賽題要求參賽者通過計算機視覺等人工智慧演演算法,基於視訊影象中識別到的路面資訊來判斷道路通行狀態,提高道路路況狀態判斷的準確性,從而提升高德地圖使用者的出行體驗。
二、賽題描述及資料說明
術語說明
路況:根據道路的平均車速、道路等級,對道路上車輛通行狀態的描述,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:存在影象序列內路況狀態漸變的情況,每個影象序列存在一幅參考幀影象,參考幀時刻的路況狀態為該影象序列的真值路況狀態。
圖1. 路況狀態示意圖
問題定義
輸入:給定一組含有GPS時間的影象序列(包含3-5幀影象),其中一幅影象作為參考幀。
輸出:以參考幀為準,輸出該影象序列對應的路況狀態(暢通、緩行和擁堵)。
如下圖所示,該序列包含3幀影象,其中第3幀影象為參考幀。演演算法需要基於整個序列,推斷路況狀態。當影象序列內的路況狀態不一致時,以參考幀為準。
圖2. 路況判斷流程示意
影象序列由行車記錄儀拍攝,路況真值(ground truth)是對應道路當前時刻真實的路況狀態。大部分場景下,前方車輛的數量和密度決定了路況狀態,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,實際路況狀態為暢通。
- 跟車距離較近,前車遮擋視野內道路的情況,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。
資料說明
資料集分為預賽資料集和複賽資料集,預賽資料集先公佈,僅供預賽使用。複賽資料集等預賽結束後公佈,複賽中也可以使用預賽資料集。預賽資料集包括訓練集和測試集。訓練集合有1500個序列、共約7000幅影象;測試集合為600個序列、共約2800幅影象。預賽資料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。路況真值型別的分佈情況約為暢通70%、緩行10%、擁堵20%。路況真值主要基於參考幀標註。路面車輛較多的情況下,在標註時結合了序列中其他幀的資訊。
資料格式
資料組織是以影象序列為單位,每個資料夾包含參考幀和其前後相鄰幀的影象序列,影象序列最多為5幀影象。
提供資料中包含以下資訊:
- 影象序列的參考幀影象名。
- 影象序列的路況狀態。
- 0:暢通,1:緩行,2:擁堵,-1:測試集真值未給出。
- 每幀影象採集時刻的GPS時間。
- 單位為秒。如GPS時間 1552806926 比 1552806921 滯後5秒鐘。
提供JSON格式標註檔案,具體資料格式示意如下:
"status": 0 暢通,1 緩行,2 擁堵,-1 未知(測試集預設狀態為-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,比賽評分考量每個影象序列的路況分類的準確情況,採用加權 F1 Score 作為演演算法評價指標。
三、權威專家評委團
為體現比賽的專業性,我們邀請到了多位權威專家來擔任評委,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委員會主席 李小龍(聰雲)、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,阿里巴巴高階演演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的指導。
四、賽程、參賽物件
本次大賽分為初賽、複賽及決賽三個階段:
報名(7月8日-8月28日,UTC+8)。
初賽(7月8日-8月31日,UTC+8)。
複賽(9月4日-10月13日,UTC+8)。
決賽(10月下旬,具體時間待定,UTC+8)。
資料集將於7月8日正式開放下載。7月20日10:00 AM以後可以線上提交測試集的路況識別結果(JSON檔案格式)進行評測。評估程式根據真值,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、創客團隊等人員均可報名參賽,個人參賽或組隊均可,組隊人數上限為3人。
五、獎項設定
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。
優勝獎:2支隊伍,每支隊伍獎金1萬元人民幣+獲獎證書。
複賽稽核通過的排名前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總決賽後的最終名次決定)
拉上小夥伴來參賽吧!
六、參賽者交流釘釘群
掃描以下二維碼或搜尋釘釘群號 31160357 加入,重要節點通知會在群內第一時間告知,如對本次賽事、賽題及賽制有任何疑問,也可在群內@任意管理員提問。