阿里巴巴高德地圖AMAP-TECH算法大賽於7月8日開啓初賽，賽題爲「基於車載視頻圖像的動態路況分析」，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
高德地圖每天會爲用戶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。傳統的路況狀態主要依靠駕車用戶的軌跡信息生成。在用戶少、駕駛行爲異常的道路上，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，包括機動車數量、道路寬度和空曠度等等。基於車載視頻圖像可以獲取更準確的路況狀態，爲用戶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能算法，基於視頻圖像中識別到的路面信息來判斷道路通行狀態，提高道路路況狀態判斷的準確性，從而提升高德地圖用戶的出行體驗。
二、賽題描述及數據說明
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，分爲暢通、緩行、擁堵三個等級，在高德地圖上顯示爲綠色、黃色、紅色，如圖1所示。
參考幀：存在圖像序列內路況狀態漸變的情況，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爲該圖像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時間的圖像序列（包含3-5幀圖像），其中一幅圖像作爲參考幀。
輸出：以參考幀爲準，輸出該圖像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幀圖像，其中第3幀圖像爲參考幀。算法需要基於整個序列，推斷路況狀態。當圖像序列內的路況狀態不一致時，以參考幀爲準。
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，實際路況狀態爲暢通。
- 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，行駛車道路況狀態爲緩行或暢通。
- 相機安裝存在角度偏差，可能會影響路況判斷。
數據說明
數據集分爲預賽數據集和複賽數據集，預賽數據集先公佈，僅供預賽使用。複賽數據集等預賽結束後公佈，複賽中也可以使用預賽數據集。預賽數據集包括訓練集和測試集。訓練集合有1500個序列、共約7000幅圖像；測試集合爲600個序列、共約2800幅圖像。預賽數據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。路況真值類型的分佈情況約爲暢通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信息。
數據格式
數據組織是以圖像序列爲單位，每個文件夾包含參考幀和其前後相鄰幀的圖像序列，圖像序列最多爲5幀圖像。
提供數據中包含以下信息：
- 圖像序列的參考幀圖像名。
- 圖像序列的路況狀態。
- 0：暢通，1：緩行，2：擁堵，-1：測試集真值未給出。
- 每幀圖像採集時刻的GPS時間。
- 單位爲秒。如GPS時間 1552806926 比 1552806921 滯後5秒鐘。
提供JSON格式標註文件，具體數據格式示意如下：
"status": 0 暢通，1 緩行，2 擁堵，-1 未知（測試集默認狀態爲-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，比賽評分考量每個圖像序列的路況分類的準確情況，採用加權 F1 Score 作爲算法評價指標。
三、權威專家評委團
爲體現比賽的專業性，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，阿里巴巴高級算法專家郝志會擔任本次比賽的明星師兄，他們將爲參賽團隊提供最爲專業的指導。
四、賽程、參賽對象
本次大賽分爲初賽、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）。
數據集將於7月8日正式開放下載。7月20日10:00 AM以後可以在線提交測試集的路況識別結果（JSON文件格式）進行評測。評估程序根據真值，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，組隊人數上限爲3人。
五、獎項設置
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。
優勝獎：2支隊伍，每支隊伍獎金1萬元人民幣+獲獎證書。
複賽審覈通過的排名前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、參賽者交流釘釘羣
掃描以下二維碼或搜索釘釘羣號 31160357 加入，重要節點通知會在羣內第一時間告知，如對本次賽事、賽題及賽制有任何疑問，也可在羣內@任意管理員提問。
