ICPR 2022 VideoPipe: 面向复杂城市管网的大规模视频理解挑战赛

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本次VideoPipe挑战赛的主要目标是，利用先进的人工智能技术，对真实管道视频进行异常分类与检测，实现高精准、智能化的复杂城市管道缺陷分析。

本次挑战赛我们提供了两个高质量的城市管道检测视频数据集，即QV-Pipe数据集和CCTV-Pipe数据集，这两个数据集来自真实的城市管道检测视频。

基于这两个数据集，我们组织了两个赛道的挑战赛：

1）QV-Pipe视频缺陷分类；

2）CCTV-Pipe视频缺陷时间检测。

本次挑战赛设置了丰富的奖金，对优胜者以资鼓励，欢迎大家踊跃参赛！

比赛官网：https://videopipe.github.io

赛程安排：

2022-02-28: 网站和数据发布

2022-03-05: 挑战开始

2022-05-05: 挑战截止 

2022-05-15: 获胜者宣布

2022-05-20: 挑战报告提交截止

2022-06-06: 最终版论文提交

2022-08-21: 挑战陈述日期

组织单位：

中国科学院深圳先进技术研究院

深圳市博铭维技术股份有限公司

深圳市龙华排水有限公司

上海人工智能实验室

奖项设置：

赛道1: QV-Pipe视频缺陷分类

• 一等奖，1名，奖状及1500美元奖金；

• 二等奖，1名，奖状及500美元奖金；

• 三等奖，1名，奖状及250美元奖金；

赛道2: CCTV-Pipe视频缺陷时间检测

• 一等奖，1名，奖状及1500美元奖金；

• 二等奖，1名，奖状及500美元奖金；

• 三等奖，1名，奖状及250美元奖金；

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赛道 1: QV-Pipe视频缺陷分类

QV-Pipe视频是通过便携式快速检测（QV检测）方法获取的管道检测视频。QV检测是将高放大倍数摄像头和高功率探照灯放置管口，通过控制摄像头的变焦对排水管道进行快速内窥检测的一种方法，QV检测可快速检测管道的内部状况，初步判断管道的结构性缺陷。

我们的QV-Pipe数据集包括9600个视频，管道类别包括1个正常类和16个缺陷类。这些数据来自真实的城市管道，由专业工程师标注。所有视频的总持续时间超过55小时。每个视频持续时间从0.7秒到385.2秒不等，标注缺陷类别从1到5个不等。视频按2:1的比例分为训练集和测试集。

赛道任务：预测QV视频中的管道缺陷类别。

赛道网页：https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/2232

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赛道 2: CCTV-Pipe视频缺陷时间检测

CCTV视频是采用专用闭路电视系统（CCTV检测系统）进行管道内窥检测获得的视频。在CCTV检测过程中，检测人员对放入管道内的携带摄像镜头的爬行器进行有线控制，通过监视器观察管道内部状况并进行实时录像，以确定管道内部缺陷。

我们的CCTV-Pipe数据集包括575个视频，缺陷类别16个，包括管道中的结构和功能缺陷，视频总时长约87小时。所有视频收集自真实世界的城市管道系统，由专业工程师标注缺陷的时间位置和类别，同一时间位置可能存在多个缺陷类别。每个缺陷类别对应的视频数量从8到2770个不等，视频时长比QV视频更大，平均时长约545秒。

赛道任务：定位CCTV视频中缺陷的时间位置，并识别其对应的缺陷类别。

赛道网页：https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/2284

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