130万奖金池！目标检测、3D点云检测与跟踪、L4规划控制等赛事全面启动！国家智能网联汽车创新中心ICV创新算法攻关任务来了

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国家智能网联汽车创新中心-ICV创新算法攻关任务报名火热开启！

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

报名时间：2021.11.18 – 2021.12.30

作品提交：2022.02.21 – 2022.02.28

作品评价及结果发布：2022.03

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。

图1 城区路口人车混行示例（来自CICV基础数据服务平台）

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。

图2 园区路口场景示例（来自CICV基础数据服务平台）

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。

图3 高速公路行驶场景示例（来自CICV基础数据服务平台）

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。

 图4 车道线示例（来自CICV基础数据服务平台）

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。

图5 夜晚行驶场景示例（来自CICV基础数据服务平台）

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）。

图6 大型车辆行驶场景示例（来自CICV基础数据服务平台）

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）。

 

图7 异形车辆示意图（来自CIDAS交通事故数据集）

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。

图8 鬼探头场景示例（来自CIDAS交通事故数据集）

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。

图9 园区全局路径规划场景示意图

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）

（1）赛马奖3名：分别对前三名进行奖励，第一名4-6万元、第二名1-3万元、第三名0.8-1万元

（2）应用奖若干：奖励0.5万元

（3）贡献奖100名：分别对前100支提交有效作品（符合输入输出说明和作品提交要求且能在组织方平台成功运行）的队伍进行奖励，奖金200元，每项任务每支队伍不能重复获得该项奖励。

组队规则

（1）参赛人群：大赛面向全球征集参赛团队，不限年龄、国籍，高校、科研院所、企业从业人员等均可登录官网报名参赛。

（2）开发者以团队形式报名，成员人数为1~5名，报名时所有成员需提供个人基本信息，并通过报名平台实名认证，开发者应当保证所提供信息的真实性，组织方会对其中涉及个人隐私的内容予以保密；

（3）开发团队须有一个合适的团队名称。

评审规则

（1）组织方不提供任务的批量数据，仅提供任务样例数据

（2）所有符合资格的团队在截止日期前所提交的作品均会纳入评审。组织方不对任何因电脑、互联网、移动网络故障而造成的参赛作品损坏、缺失、提交延时等后果承担责任。

（3）禁止在比赛中抄袭他人作品、交换答案，一经发现将取消比赛成绩并严肃处理。

作品要求

（1）提供Docker镜像及Dockerfile文件：Docker镜像内需包含所需环境、算法源代码等；

（2）提供详细说明文档：包含任务算法整体描述、解决思路、架构设计、运行指令说明等，文件格式为pdf；

（3）其他相关支撑材料，如：辅助展示设计、方案材料、演示demo视频等（不强制）；

（4）压缩包请以【任务编号-团队名称】格式命名；

（5）作品原创：作品必须保证原创性，不违反任何中华人民共和国有关法律法规，不侵犯任何第三方知识产权或其他权利，一经发现或经权利人提出并查证，组织方将取消其参与资格和成绩并进行严肃处理；

（6）作品复现及验证：参赛选手需要配合组织方对作品的有效性与真实性进行验证，同时自行检查提交作品的正确性，确认无误后再进行提交，组织方不负责对比赛作品进行更改和调整。

（7）每个团队在作品提交期间最多可提交3次，以最后一次提交结果为准。

组织方权利

（1）组织方保留修改各环节时间，包括但不限于作品提交截止日期、奖励兑现日期的权利；

（2）组织方保留调整奖项设置及奖金数额的权利，收回或拒绝授予某个特定团队奖项、奖金的权利；

（3）组织方保留对任务规则进行调整修改的权利，拥有最终解释权。

报名方式

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