2024年广东省老员工计算机设计大赛
人工智能挑战赛-边缘智能应用创新赛项赛题说明
V1.0
主办单位：广东省教育厅
承办单位：韦德官方网站
技术支持：北京新大陆时代科技有限公司
赛项名称：人工智能挑战赛-边缘智能应用创新赛项
赛项组别：本科组、高职组
本科组
一、 赛程安排
1、竞赛流程
省赛包含省级初赛和省级决赛，主要流程如下：
2024年4月20日：参赛队伍报名截止，4月25日禁止修改作品。
2024年4月27日-5月6日：省级初赛，网络评审。
2、奖项设置
各赛题晋级比例及奖项设置，依照2024省赛通知的奖项设置方案处理。
3、报名须知
3.1 参赛对象
（1）省级赛参赛对象为普通高等院校全日制在校员工。
（2）每个参赛队可由同一院校的1-5名员工组成，指导教师不超过2人。
（3）每位员工只能参加一个队伍报名，每个队伍只能提交1件作品。
3.2 报名方式
报名网站：https://2024.jsjds.com.cn/account/StudentLogin
报名截止时间：4月20日。
详情请向各校赛务联系老师咨询。
二、任务要求
参赛选手依托人工智能算法训练平台和边缘智能计算平台打造一个边缘人工智能应用。该应用围绕典型行业业务场景，场景包括但不局限于如交通、农业、家居、商业等，形成具有人工智能、边缘计算技术属性的业务场景应用。
作品需能现场展示应用效果，鼓励选手基于人工智能模型，结合相关边缘端设备，进行应用功能或业务场景上创新。需特别注意的是，为符合本赛项主题，作品中应当展现基于边缘智能设备或部件实现，否则评审时将视其为无效作品。
相关场景数据集供参考：
1. 交通行业数据集：
链接：https://pan.baidu.com/s/166Q4vUgBvrHHmqT7JHsb-g
提取码：m1ik
链接：https://pan.baidu.com/s/1MiPnH8f70oAFQlSDJ31KCw
提取码：q8vs
2.工业行业数据集：
链接：https://pan.baidu.com/s/10u6x_0007iaE9DLNKRbbIQ
提取码：8rvn
链接：https://pan.baidu.com/s/1B2XDAyeAjGIsAfjMwRdETA
提取码：ifif
3.制造行业数据集：
链接：https://pan.baidu.com/s/1f1jiWIb8QGVeUxnwdSvKig
提取码：dmj8
链接：https://pan.baidu.com/s/1k9Uk923Vd0TjizNH5tUvcw
提取码：4mqt
4.农业行业数据集
链接：https://pan.baidu.com/s/1E49SKv1Ws9FPoex654_L9A
提取码：37e9
三、作品提交
须提交的资源须包含以下内容：
1.数据集
模型构建过程所使用的数据集；
2.模型构建源码
文件格式: .ipynb Jupyter 格式；
实验环境配置: 说明所使用训练平台、硬件主要配置、操作系统等；
模型构建过程: 环境依赖包导入、数据集导入、模型训练、模型评估等；
3.作品源码
边缘端、PC端等行业应用作品源码；
详细的运行说明，基于什么操作系统、编程预研版本、依赖环境等；
4.答辩ppt
作品设计的答辩 ppt，内容格式等由选手自行设计编写；
5.录屏文件
方案介绍、作品演示录屏文件（不超过10分钟）。
四、竞赛作品评测方式
组委会将查看、运行模型构建源码及应用作品源码，同时根据作品演示视频及作品介绍视频，结合专家答辩环节，按照赛题评测指标进行评分。
五、评测平台软硬件环境
软硬件环境 |
边缘端 |
硬件配置 |
双核A72+四核A53，4G |
操作系统 |
Debian10 |
python |
3.7 |
注：其他环境参数详见附件清单。 |
六、 竞赛设备与平台
竞赛支持单位提供的竞赛设备为新大陆边缘智能应用实验平台。平台由新大陆自研NLE-AI800嵌入式人工智能核心开发板、图像/语音采集模块、传感器采集模块、执行器等硬件模块组成。开发板基于边缘计算芯片，具有高可扩展性和强大的AI计算能力，支持多传感器输入，集成丰富的硬件接口，内置各类深度学习算法，支持模型部署、模型评估，支持构建算法应用，NLE-AI800开发板的功能强劲表现为算法识别延迟低、可满足端末同时处理多个算法需求、实现人体骨骼检测与可视化显示的性能要求，支撑从竞赛、教学、应用到科研技术方案支撑，满足基于企业级人工智能模型与应用竞赛内容的服务支撑。
边缘智能应用实验平台
七、 竞赛沟通交流
请扫描下方二维码，加入“人工智能挑战赛-边缘智能应用创新赛项”赛题交流讨论群（申请加入请注明：学校+姓名）
高职组
一、 赛项说明
1.1赛程安排
省赛包含省级初赛和省级决赛，主要流程如下：
2024年4月20日：参赛队伍报名截止，4月25日禁止修改作品。
2024年4月27日-5月6日：省级初赛，网络评审。
1.2奖项设置
本赛题晋级比例及奖项设置，依照2024省赛通知的奖项设置方案处理。
1.3报名须知
1.3.1参赛对象
（1）选手须为高职院校在籍员工，采取2人一组比赛形式，不得跨校组队；
（2）竞赛内容为实操考核，实操竞赛时长：3小时；
（3）每个参赛队由2名选手和1-2名指导教师组成。指导教师须为本校专职教师。
1.3.2报名方式
报名网站：https://2024.jsjds.com.cn/account/StudentLogin
报名截止时间：4月20日。
详情请向各校赛务联系老师咨询。
二、 赛题详情
（以下内容将持续更新，敬请关注更新时间，以最终发布版本为准）
2.1初赛赛题说明
2.1.1 赛题介绍
考核参赛选手对人工智能深度学习、模型训练、模型推理、边缘终端应用等基础专业知识、应用技术的理解与掌握。
2.1.2 竞赛模块
模块 编号 |
模块名称 |
竞赛时间 min |
考核内容 |
分数 |
A |
理论题考核 |
90 |
单选题 |
40 |
多选题 |
20 |
判断题 |
30 |
填空题 |
10 |
总计 |
90 |
|
100 |
2.1.3 竞赛平台
本竞赛采用线上比赛，所用技术平台选用合作企业北京新大陆时代教育科技有限公司“人工智能技术应用实训平台”。
人工智能技术应用实训平台
2.2决赛赛题说明
2.2.1赛题介绍
赛项采用“机器人技术应用实训平台”，围绕边缘机器人应用技术的基础知识、技能、AI典型行业应用，满足竞赛和教学需要，为竞赛和教学提供应用开发和创新基础，充分体现机器人应用技术关键技能，考核考生在机器人技术应用领域掌握的层级及潜质。
赛项方案的设计、赛项过程的组织、赛项结果的评判都本着“公开、公平、公正”的原则，由赛项专家组、赛项裁判组提前制定详细的赛项组织流程、赛项评判细则，整个竞赛过程透明公开，实时发布竞赛进程和成绩。
2.2.2 竞赛模块简述
模块 编号 |
模块名称 |
竞赛时间 min |
分数 |
评价分 |
测量分 |
合计 |
A |
语音识别与控制 |
180 |
|
40 |
40 |
B |
图像识别与检测 |
|
30 |
30 |
C |
人工智能应用开发 |
|
30 |
30 |
总计 |
|
|
100 |
100 |
模块A：语音识别与控制：
考核参赛选手编写、执行Python脚本，完成通过接口实现语音的识别与合成，通过获取语音命令执行后的返回值来进行自定义控制。
模块B：图像识别与检测：
考核算法模型的微调训练，完成模型的数据集配置文件生成、数据集转化、模型训练、模型转换、模型测试等内容。
模块C：人工智能应用开发：
考核通过使用计算机视觉与AI模型接口服务实现推理结果，进行人工智能典型行业应用程序开发。
模块D：理论考核：
主要考核人工智能深度学习、模型训练、模型推理、边缘终端应用等基础专业知识、应用技术的理解与掌握。
2.3关于比赛设备的说明
本赛项采用“机器人技术应用实训平台”，平台由机器人底座、嵌入式AI核心开发板、桌面级四自由度机械臂、语音采集播放设备、高清显示屏、摄像头、机械臂端末配件、传送带套件、色块配件等部件组成，其中嵌入式AI核心开发板提供不小于3.0Tops神经网络算力、深度学习算法以及丰富的开发接口，配套机器人技术应用实训平台、模型接口SDK、模型训练工具、实验手册，涵盖人工智能深度学习、计算机视觉等技术内容，满足竞赛和教学需要，为竞赛和教学提供应用开发和创新基础。
比赛器材产品图:
图:机器人技术应用实训平台
设备信息及功能:
系统名称 |
数量 |
系统模块 |
描述 |
机器人技术 应用实训平台 |
每队1套 |
硬件 |
机器人底座、嵌入式AI核心开发板、桌面 级四自由度机械臂、语音采集播放设备、 高清显示屏、摄像头、机械臂端末配件、 传送带套件、色块配件。 |
软件 |
1)果蔬分拣实验案例软件; 2)颜色识别分拣实验案例软件; 3)数据标注工具; 4)模型训练环境。 |
三、竞赛沟通交流
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