130万奖金池!国家智能网联汽车创新中心ICV创新算法攻关任务报名通道火热开启!
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2021-12-14 18:01
智能网联汽车已成为汽车产业转型升级的重要战略方向,为满足行业发展需求,亟需构建“汽车开发者生态”。中国汽车工程学会、国家智能网联汽车创新中心已于“2021首届汽车开发者大会”上联合发起共建汽车开发者生态的倡议,号召整合行业资源,引领技术突破、建设开源社区、实现创新孵化和人才培育。
基础算法协同创新平台作为开发者生态的重要发力点与落地项目,旨在实现算法管理与共享、算法优化与测评、团体标准体系建立与算法商业化应用。算法平台已发布首批10项智能网联汽车创新算法攻关任务(总奖金超过100万元),按照“自由参与、开源共享、入库奖励、商业推广”的原则招募开发者。
报名通道已开启,诚邀各位优秀的算法开发团队/个人,积极参与,共同推动智能网联汽车算法的持续发展!
时间安排
任务介绍
任务1:城区路口人车混行的点云目标检测与分类
基于128线机械式激光雷达采集的自然驾驶数据,评价城区路口人车混行场景下点云目标检测及识别的性能,城区路口场景带有绿化隔离带、金属栅栏且人车较多。此外,本任务要求对点云点数大于5个点的目标进行检测识别,检测范围自车周围100米以内。
任务2:封闭园区路口点云道路边界线检测
基于128线混合固态激光雷达采集的自然驾驶数据,评价封闭园区不同类型路口场景下点云道路边界点检测的性能。其中路口类型涉及十字路口、T字路口,本车行为涉及直行与转向,该场景中包含较多交通参与者的干扰。
任务3:高速公路前向激光雷达车辆检测与跟踪
基于128线混合固态激光雷达采集的自然驾驶数据,评价高速公路前向100米范围内车辆检测识别与跟踪的性能,要求对点云点数大于5个点的目标进行检测识别。
任务4:城区道路复杂车道线视觉检测与测距
基于自然驾驶采集的真实数据,要求开发团队完成高速公路及城市道路前向复杂车道线的检测、测距及三次方程拟合,涉及不同遮挡和截断、破旧、带有阴影、强光弱光等场景的车道线,车道线类型涉及单双/黄白实线、单双/黄白虚线。
任务5:夜晚非机动车和行人的视觉检测与识别
基于自然驾驶采集的图像数据,评价高速公路和城区夜晚场景下(黑天、路灯全亮)非机动车(包括二轮车、三轮车)和行人(包括不同姿态、不同年龄的人)检测的性能,输出二维边界框(BoundingBox)其中,所有遮挡或截断比例小于70%、长边像素大于10的非机动车辆均需要识别,所有遮挡或截断比例小于70%、长边像素大于15的行人目标均需要识别。
任务6:近距离大车的视觉检测与测距
基于自然驾驶采集的场景图像数据,评价高速和城区场景中前方50米内在本车道及邻车道且有遮挡或截断比例小于30%的大型机动车辆(高2.5米以上、长6米以上)的检测和单目测距性能,输出车辆目标的轮廓点(points)及大型车辆目标相对摄像头的横纵向距离(坐标原点为前保险杠中心,坐标系x轴)。
任务7:高速公路低速异型车视觉检测与识别
基于虚拟仿真场景下的图像数据,评价高速公路场景种低速异型机动车进检测性能,遮挡或截断比例小于70%、长边像素大于20的上述异型机动车辆均需要识别,并输出车辆的二维边界框(BoundingBox)。
任务8:城区道路行人和非机动车鬼探头视觉检测与识别
基于虚拟仿真场景下的图像数据,评价城区“鬼探头”场景中突然出现的非机动车和行人的检测性能,输出二维边界框(BoundingBox)。其中,距离自车30米以内、遮挡或截断比例小于90%的非机动车辆目标均需要识别,距离自车20米以内、遮挡或截断比例小于90%的行人目标均需要识别。
任务9:全局路径搜索
基于采集的园区内停车场、道路施工区域等场景的自然驾驶数据,给定全局区域的道路Occupancy Grid Map、自车的起始位置和航向角、目标点位置和航向角,需要根据当前场景信息规划出一条光滑、无碰撞且满足车辆运动学要求的全局导航路径,对自动驾驶车辆的进行自动引导。
任务10:车载网络安全威胁日志自动化解析算法
基于自动驾驶示范区的各类车辆、路侧设备等的大量安全威胁日志数据,使用算法或程序进行安全威胁日志排冗去重、噪声过滤、威胁整合定位等,实现对各类车辆、路侧设备安全威胁的精准定位和判定。
奖项设置(针对每项任务)
组队规则
评审规则
作品要求
组织方权利
报名方式
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