竞赛推荐 | 奖金池20万：钢筋数量AI识别比赛

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近日，DataFountain发布了一项钢筋数量AI识别比赛，本赛题基于广联达公司提供的钢筋进场现场的图片和标注，希望参赛者综合运用计算机视觉和机器学习/深度学习等技术，实现拍照即可完成钢筋点根任务，大幅度提升建筑行业关键物料的进场效率和盘点准确性，将建筑工人从这项极其枯燥繁重的工作中解脱出来。

本次比赛报名时间持续到3月份！感兴趣的小伙伴可以关注一下报名信息：

报名信息

报名时间：

2019年1月10号12:00:00 - 3月13号23:59:59

报名链接：

https://www.datafountain.cn/competitions/332/details

当前参赛情况：

398支队伍

奖金

总奖金：20w
一等奖（8w 一个队伍）
二等奖（5w 一个队伍）
三等奖（3w 一个队伍）
单项奖（1w 四个队伍）

赛题说明

在工地现场，对于进场的钢筋车，验收人员需要对车上的钢筋进行现场人工点根，确认数量后钢筋车才能完成进场卸货。目前现场采用人工计数的方式，如图1-1中所示：

图1-1 钢筋点跟现场场景

上述过程繁琐、消耗人力且速度很慢（一般一车钢筋需要半小时，一次进场盘点需数个小时）。针对上述问题，希望通过手机拍照->目标检测计数->人工修改少量误检的方式（如图1-2）智能、高效的完成此任务：

图1-2 理想工作场景

主要难点：

（1）精度要求高
钢筋本身价格较昂贵，且在实际使用中数量很大，误检和漏检都需要人工在大量的标记点中找出，所以需要精度非常高才能保证验收人员的使用体验。需要专门针对此密集目标的检测算法进行优化，另外，还需要处理拍摄角度、光线不完全受控，钢筋存在长短不齐、可能存在遮挡等情况。

（2）钢筋尺寸不一
钢筋的直径变化范围较大（12-32中间很多种类）且截面形状不规则、颜色不一，拍摄的角度、距离也不完全受控，这也导致传统算法在实际使用的过程中效果很难稳定。

（3）边界难以区分
一辆钢筋车一次会运输很多捆钢筋（如图1-3），如果直接全部处理会存在边缘角度差、遮挡等问题效果不好，目前在用单捆处理+最后合计的流程，这样的处理过程就会需要对捆间进行分割或者对最终结果进行去重，难度较大。

图1-3 钢筋进场场景

赛题任务

比赛任务以算法在验证数据集上的精度为主要评估指标，具体技术指标以下方量化指标为准。

更多信息请关注竞赛官方页面：https://www.datafountain.cn/competitions/332/details

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