1 项目背景

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI),作为计算机学科的一个重要分支,是由McCarthy于1956年在Dartmouth学会上正式提出,在当前被人们称为世界三大尖端技术之一。

人工智能是研究机器智能和智能机器的一门综合性高技术学科,产生于20世纪50年代,涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学等多学科的综合型技术学科,目前已在知识处理、模式识别、自然语言处理、博弈、自动定理证明、自动程序设计、专家系统、知识库、智能机器人等多个领域取得举世瞩目的成果,并形成了多元化的发展方向。

自20世纪90年代以来,随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈,对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注,且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献,而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致。随着发展的深入,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

2 项目要求

2.1 项目介绍

此次作品赛以人工智能助力各个行业作为出发点,旨在通过竞赛的形式,激发学生的创新意识,鼓励学生的跨界思维,培养学生对深度学习场景应用的发现、分析及解决问题的综合素质。

人工智能包括多种技术,如图像识别,语音识别,语音合成,自然语言处理,强化学习等等。这些技术都可以在不同专业领域发挥作用。比如目标检测在工业领域作不合格零件定位。图像识别和图像分割可以用于医疗领域的病变区域检测或者城市规划中的土地利用状况调查,提高工作效率。

当今社会信息技术的高速发展,而人工智能就是用来摆脱或者降低人工。进行自动处理信息的技术。现在人工智能已经逐渐渗透到了现代社会的多个领域包括通信、工业、交通、地质环境、城市规划、医疗保健、航空航天、军事、金融等,在国民经济中发挥着越来越大的作用,对科学技术的发展具有深远的意义。

2.2参赛要求

每参赛团队3-5人,具体实现方法不限。基于神经网络,也可基于机器学习或者符号推理,贝叶斯学派等其他人工智能技术。开发环境及技术框架建议可采用KerasTensorFlowPyTorch等,但不做强制要求。

要求作品以B/SC/S或移动终端的形式展现,操作系统不做强制要求,如特殊情况者,需采取合理有效的方式进行展示。要求界面美观大方,交互友好,如果以B/S运行,要求能在主流的浏览器上运行。作品具体内容不限(建议参考2.3),但要求有原创性,实用性和一定的创新型。同时严格要求重视知识产权问题,代码抄袭标准按照一般标准判定,如有异议处从严处理,如部分内容使用开源内容者,应尊重署名权,并严格遵守原项目开源协议。

2.3项目内容

 

此次竞赛为作品赛,参赛者需要选定一个行业领域,如医疗、交通、农业、环境、金融等。通过文献调查及与从业人员交流,分析行业现状及其痛点,使用人工智能的方法在该行业的某一个小环节进行应用,带来工作便利。同时要求数据为行业数据,旨在提高作品的实用及应用性。参赛者需根据所选题目自行获取相关数据进行模型训练,最终提交具有原创性并能够进行完整功能使用演示的参赛作品。

此次竞赛主要涉及深度学习等人工智能有关技术,但不限于深度学习技术,可以选择参考选题,也可以自主选题,但核心技术必须与人工智能相关。

以下参考题只说明主要技术场景和需求目标,具体应用场景和业务需求,请选手自行设定。

竞赛参考选题(不限于):

 

行业/题目

需求目标

农业/病虫害检测

根据大棚中摄像头拍摄的图片信息,基于人工智能的方法对其进行识别,检测出农作物是否属于正常的状态,若发生病虫害,检测出受灾作物和灾害类型。

工业/零件质量检测

根据工厂生产车间的质检区摄像头拍摄的零件图片,基于人工智能的方法,检测出生产的零件是否符合生产要求,如不符合,具体是在哪一指标达不到要求。

医疗/肺炎检测

根据医疗图像建立模型,对肺部CT影像进行分析,识别出是否发生病变并圈出病变区域,帮助医生进行辅助判别。

地质环境/滑坡灾害识别

搜集城市乡村的遥感数据,根据标识的滑坡发生地段,基于人工智能技术,分析预测出其余潜在的滑坡发生区域。

城市规划/土地利用变化检测

搜集城市乡村几年间的遥感数据,对其中变化的区域进行检测,主要体现在用途变化,如农田变森林;和面积变化,如1亩田变5亩。为后续的土地规划利用提供参考。

2.4作品要求

      作品所完成的项目要求必须有对应的行业及其应用场景,数据需要为行业数据,并量化使用人工智能技术后,相对于传统方法带来的增量,如选题“基于方法的工业场景零件质量检测”,需要说明未使用人工智能技术之前的漏检率和检测效率,和使用之后的漏检率和检测效率。同时在题目拟定时,题干中需要包含具体方法,专业领域及应用点,例如,选题《基于网络的医疗场景肺炎检测系统》,《基于网络的地质环境场景的滑坡检测系统》,《基于方法的工业场景零件质量检测系统》为合格选题。如果需要开源数据可以前往kaggle,天池等数据科学竞赛平台等下载有关数据,注意标明出处。

3 作品提交规则

1、作品应在提交时间截止之前,通过大赛评审系统进行网上提交,否则失去评审资格。

2提交文件包括:作品名称、作品描述、作品地址、作品地址(备用)、需求分析说明书、概要设计说明书、数据库设计说明书、详细设计说明书、安装部署说明书、软件使用说明书、测试文档、源代码、源代码网盘地址&提取码、工作计划、会议纪要、工作总结、演示文档、演示视频。其中红色字体为必填项,否则失去进入初赛的资格。

3、演示视频、演示文档、源代码过大,导致在评审系统无法上传,可以将文档上传网盘并在作品地址栏输入网盘地址及提取码,若演示视频不符合评审规定,如超过五分钟或者无法在常用视频释放器中无法访问,直接淘汰。

4、其他:请提醒指导老师也在报名系统中注册,请同学们选一位指导老师。同学们在报名时一定要对自己的信息负责,报名缴费后,信息不能再修改。参赛队长的电话、QQ号在评审期间要确保畅通,如果因此联系不上,影响了评审成绩,责任自负。

4 评比方式

1、提交的材料完整、齐全、可读性好。如果所提交的文档不完整,仍可以参加评比,但要适当扣分。

2、评比首先要看程序是否能正常运行,即运行中出现的错误不能使程序退出、陷入死循环或造成死机。如果出现上述情况,可以重新运行,但总尝试次数不能超过三次。

3、作品展示效果占比分的20%,功能及创新为60%,实用性为20%。在正常运行基础上,以功能评比为主,在功能相近的情况下,考察程序的其他特色,重点看创意,以鼓励学生创新性思维。首先考察程序是否包含指定的基本功能,其次考察程序的其他创意功能和创意设计。若某项功能运行不正常,算作无此功能,不影响其他功能评比。

4、作品的图像识别精准度作为功能评分指标的重要部分。在功能相近,特色创意相当的情况下,算法精准度作为主要评分指标。

5、经过演示、报告、答辩后,给出参赛成绩。

5 作品上交注意事项

请关注济南计算机学会网站通知https://www.softqilu.com/、大赛网站通知http://sw.sdusc.cn/QQ群通知。

6 参赛注意事项

1、关注济南计算机学会网站https://www.softqilu.com/大赛网站http://sw.sdusc.cn/

2、关注大赛论坛

3、加入本命题QQ

4、加入相关专业开发群

5、参加巡回报告会,与命题老师和往届获奖学生面对面交流

6、主动与指导老师交流

7、组建一支最有战斗力最合适的团队

8最好与相关专业结合

9、从各种途径获取比赛相关资料,包括网上查询、论文、专业书籍以及命题老师给出的参考资料等

10、注意细节,细节决定成败

11、注意参赛的各个时间点和参赛的所有信息

7 参考资料

1.https://tensorflow.google.cn/

2.https://caffe2.ai/

3.http://www.runoob.com 

4.http://edu.51cto.com

5.http://edu.csdn.net

6.OpenCV 3计算机视觉:Python语言实现》,JoeMinichino

7.Artificial Intelligence: A Modern ApproachStuart RussellPeter Norvig

8.Deep LearningIan GoodfellowYoshua BengioAaron Courville

 

 

 

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