一、活动背景
随着人工智能的高速发展，世界范围的智能驾驶时代已经来临。纵目科技作为国内智能驾驶领域的领先者，我们希望在项目和人才选拔两个维度能够与高校开展更紧密的互动合作，借助这次活动能够真正的拉进学生与企业的距离，为高校学生提供展现个人专业能力和风采的舞台，公司同时为优秀的团队和个人提供实习就业的机会。
二、竞赛主题
AI有你,智驾未来
三、竞赛目的及意义
1、为企业发掘高校优秀学生搭建平台，为学生了解企业提供渠道。
2、推动校企合作深入开展，搭建更高层次的校企互动。
3、为学生的个性发展搭设平台，使学生在全面发展的基础上，展现个性，探索计算机科学奥秘。培养学生的团队合作精神，激发对技术的求知欲望。
4、提高学生的动手实践能力，为就业做好准备。
四、参赛对象
1、本科生或研究生，专业不限，性别不限。
2、竞赛团队成员控制在2-5人，原则上不超过5人。可自由组队,不限学校专业年级.
五、赛题
任务1：静态物体识别与分类
任务要求：
利用传感器(如毫米波、摄像头等)对某个特定场景的测量数据， 设计算法对场景内的特定静态物体如路障，车体等识别与分类算法的设计及开发。请根据传感器的测量数据 (如点云) 及车体动态信息，设计出一套完整识别与分类方案。
作品内容：
初赛阶段，完成系统设计方案、算法框架、显示结果及分析（若有），提交技术总结报告，包含设计方案，算法原理，结果及分析（若有），结果演示视频（若有）。决赛阶段，基于主办方提供的数据、指定的功能课题等，进一步完成模型软件开发，并在主办方提供的硬件平台上进行集成。
任务2：自由空间识别及检测
任务要求：
利用传感器(如毫米波、摄像头等)对某个特定场景的测量数据(如点云)， 设计算法对场景内的自由空间以及场景内的停放车辆进行感知及定位，通过对车辆轮廓的识别计算中间的停车位(自由空间)。特定场景包括平行，垂直及鱼骨型停车位。
作品内容：
初赛阶段，完成系统设计方案、算法框架、显示结果及分析（若有），提交技术总结报告，包含设计方案，算法原理，结果及分析（若有），结果演示视频（若有）。决赛阶段，基于主办方提供的数据、指定的功能课题等，进一步完成模型软件开发，并在主办方提供的硬件平台上进行集成。
任务3：多传感信息融合定位与地图构建 (SLAM)
任务要求：
根据传感器对特定场景如室内停车场（停车楼）的环境感知测量数据（如点云或者融合视觉），融合外感受传感器数据及车体信息如IMU、车体里程计信息，设计SLAM算法，完成恢复室内停车场（停车楼）半致密3D结构与车体运动轨迹。参赛团队可在视觉SLAM或者毫米波点云ＳＬＡＭ选择其一，开发相对应的SLAM系统原理与代码实现、完成SLAM系统技术总结报告（算法原理与实验测评）。
3-1:视觉ＳＬＡＭ（单目视觉作为外感受器）：
1）4路环视鱼眼相机图像数据；
2）车轮里程计信息；
3）车载MEMS IMU原始数据；
上述传感器数据时间统一基准，外参数给定。
3-2毫米波雷达ＳＬＡＭ（多毫米波雷达作为外感受器）
1）4路角雷达点云数据；
2）车轮里程计信息；
3）车载MEMS IMU原始数据；
上述传感器数据时间统一基准，外参数给定。
作品提交：
初赛阶段， 提交主办方SLAM算法技术总结报告（含算法原理、公式推导、实验结果与分析）、运行视频。经遴选评比决定是否进入决赛。在决赛阶段，由主办方提供可以在主办方提供的实车平台上进行集成、测试评估。
任务4：图像/视频中车辆、车轮等目标检测
任务要求：
（1）比赛方提供时间同步的前视、后视、左视、右视视频及对应解码后的图片，以及相应的车辆、车轮等目标标签（2d 目标检测标签），要求参赛者设计车辆目标检测算法对车辆、车轮等目标进行检测；可以基于解码后图片进行检测，也可以直接在视频上进行目标检测；
（2）参赛者使用的框架不限制：Caffe/Tensorflow/Pytorch/Mxnet等都可以，整个工程可以分两个阶段，先检测车辆；然后在车辆检测基础上再进行
作品内容：初赛阶段，完成系统设计方案、算法框架、核心代码、显示结果及分析（若有）, 提交主办方目标检测算法技术总结报告、显示结果及分析，运行视频。决赛阶段，提供上述算法的在主办方硬件平台的集成运行，进一步完成模型软件开发。
任务5：图像/视频中车辆目标跟踪
任务要求：
（1）比赛方提供时间同步的前视、后视、左视、右视视频及对应解码后的图片，并且给出车辆目标的初始位置，要求参赛者设计车辆目标跟踪算法对车辆目标进行跟踪；同一张图像中可能出现多辆车，所以需要支持多目标跟踪；
（2）要求同一视频中的同一目标尽量保持相同的id，同时不同视频中的同一目标也需要保持相同的id，即实现MTSC tracking（跟踪与跨摄像头的reid）；
（3）参赛者使用的框架不限制：Caffe/Tensorflow/Pytorch/Mxnet等都可以，使用方法不限制，可以是传统方法也可以使用深度学习等。
作品内容：初赛阶段，完成系统设计方案、算法框架、核心代码、显示结果及分析（若有）。决赛阶段，提供上述算法的在主办方硬件平台的集成运行，进一步完成模型软件开发。另外，初赛阶段可以只给出同一视频中的目标尽量保持相同的id即可，决赛阶段要求给出不同视频中同一目标尽量具有相同id的版本。
任务6：无人驾驶的路径规划
任务要求：结合高精度地图、局部感知地图、全局路由信息，设计无人驾驶汽车的路径规划算法，输出 横向/纵向轨迹规划、以及速度规划，给车身控制模块执行以完成车辆的自动驾驶任务。任务场景包括不限于：任意库位出库、入库， 十字路口yield ，非入库任务的路径终点pull over， 行人避障emergency stop， 前方静态车辆绕行，对向来车的会车，窄路遇到来车时的倒车会车；
根据主办方提供的数据，实现不同场景的功能
1）特定地下车库的高精度地图；
2）从任务出发点到终点的全局路由信息；出发点、终点可以是任意停车位；
3）局部感知地图；
4）车辆实时定位信息；
5）车辆的实时状态数据：姿态、速度；
6）仿真环境、实车；
作品提交：
初赛阶段， 提交主办方路径规划算法技术总结报告、在仿真环境中的运行结果及评测分析报告、运行视频及源代码。经遴选评比决定是否进入决赛。在决赛阶段，在主办方提供的实车上，2层车库里进行集成、测试评估。
六、项目竞赛时间安排与流程
活动时间：2019年5月初-2019年8月下旬
宣传报名时间：2019年5月10日-6月9日
开发周期:40天左右
决赛时间:2019年8月23日
大概比赛流程：根据实际进度可能会有微调
七、比赛宣讲
纵目科技安排研发人员到学校进行 “纵目杯”智能驾驶项目开发比赛的报名宣讲。组织已报名和有意向的相关专业同学集中进行比赛说明和动员，现场解答同学们的问题，提供参考资料。
宣讲时间：2019年6月中（暂定）
宣讲地点：待定
八、奖项设置
团队奖项：
一等奖（2组）：奖金50000元+比赛证书+实习机会+就业推荐
二等奖（2组）：奖金30000元+比赛证书+实习机会+就业推荐
三等奖（3组）：奖金10000元+比赛证书+实习机会+就业推荐
特别奖项：
完成任务并提交但未入围 1500元/队补贴
注：获奖团队有机会在纵目科技实车上面集成验证
九、企业支持
1、活动期间纵目将会专门配备导师全程指导学生的开发
2、提供外地学生参加决赛评比的差旅及住宿费用
3、提供开发软硬件环境和必要的物料
4、参赛学生可以利用暑假时间来公司开发学习
十、特别声明
依据国家有关法律法规，凡主动提交作品的参赛者，主办方认为其已经对所提交的作品版权归属作如下不可撤销声明：
1．仅利用纵目公司提供资源产生的知识产权申请权归纵目科技所有；利用双方资源产出的知识产权申请权归双方共同所有，但校方应声明该产出成果不侵犯校方已有知识产权或者校方与第三方共同所有的知识产权。
2．参赛者独立承担参与本次赛事的全部责任，对于赛题数据等主办方提供的竞赛资料负有保密义务，并承担由此导致的法律和经济损失。
3．主办机构保留接受或拒绝任何参赛申请的权利，如有需要，主办机构有权对赛事规则与评审标准进行修正。
4．如未能选出合适的得奖者，主办机构保留不颁发相应奖项的权利。
5．参赛者同意主办机构不须为任何形式的索偿、索赔负责。
6．若对奖项结果存在争议，将以大赛主办方终审结果为准。
7．主办方保留对本次大赛所有规则和内容的最终解释权。
十一、报名方式：
1、报名咨询：纵目科技 孙先生 13817073614 HR@zongmutech.com
2、扫描二维码一键报名
3、电子版报名表直接发送到主办方纵目科技HR@zongmutech.com，邮件主题为：纵目杯智能驾驶大赛报名+团队名字，另需附上队员个人简历；
★注：团队设置一名队长，并确定队名。报名时需提供每个成员的简历及团队所选题目
报名表
语言：
