竞赛冠军方案：2020珠港澳人工智能算法大赛双料冠军解读

团队介绍

团队来自深圳市威富视界有限公司、中国科学院半导体研究所，队长为宁欣副研究员，成员分别为石园、刘江宽、支金林、王镇、荣倩倩，排名不分先后。

珠港澳人工智能算法赛题介绍

以检测和识别为核心的各项计算机视觉分析任务，例如行人检测，异常检测，属性识别等，在过去的几年中引起了人们的极大兴趣，并且应用到各种场景中。

本比赛主要聚集城市发展管理的核心领域，由珠海市香洲区人民政府为指导单位，珠海市香洲区科技创新促进中心主办， 腾讯云启创新中心（珠海）、深圳极视角科技有限公司承办，暨南大学智能科学与工程学院/人工智能产业学院提供学术支持，极市平台、腾讯云提供技术支持。并且提供了海量数据集和免费算力。

任务介绍

赛道1——短袖短裤识别

这项任务是基于现代化工厂的智能化需求，识别工厂安全隐患在工业安防中已成为典型需求之一。系统对通过短袖短裤识别算法的开发，赋能工厂更好的在监控区域及时警示安全隐患，提升工厂管理效率，减少工厂安全事故发生频率。

挑战赛的参与者首先需要检测出行人，给出可见身体范围框，然后根据行人着衣情况给出对应的类别信息，其类别为l_sleeve（长袖）、trousers（长裤）、s_sleeve（短袖）、shorts（短裤）、unsure（不确定）其中的一种或多种。数据由摄像头采集完成，训练数据集包含10537张，测试数据集有4517张。

赛道2——小摊贩占道识别

今年地摊经济对拉动经济发展、增加就业起到了积极促进作用，如何避免"一管就死，一放就乱"现象是当前城市管理非常重要的问题，因此如何有序管理小摊贩摆设成为智慧城管一大需求。本赛题系统通过小摊贩占道识别算法的开发，使得城市管理能更加智能高效，降低城市管理成本，减少城市小摊贩占道情况的发生。

挑战赛的参与者首先需要检测出占道的小摊贩，给出目标框和对应的类别信息，其类别为vendors。数据由摄像头采集完成，训练数据集包含7592张，测试数据集有3255张。

评价指标

本比赛最终得分采用准确度、算法性能绝对值的综合得分形式，具体形式如下：

说明：

（1） 算法精度的赛道标准值是指本赛道参赛者算法精度值的最高分；算法性能指的赛道标准值是 100 FPS， 如果所得性能值FPS≥赛道标准值FPS,则算法性能值得分=1；

（2） 本题规定predicted bounding box和ground truth bounding box的IoU（交叉比）作为结果目标匹配的依据，其中IoU值＞Threshold且目标类别标签相匹配的目标视为正确结果，其它视为错误，赛道一Threshold为0.7，赛道二中Threshold为0.75；

（3）获奖评审标准：参赛者需要获得算法精度和算法性能值的成绩，且算法精度≥0.7，算法性能值FPS≥5，才能进入获奖评选；

威富视界&中国科学院半导体研究所两只团队荣获两项第一

赛道一：