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IEEE BigData 2022

研討會征稿與競賽

第一屆面向智能道路巡檢的城市數字孿生（UDTIRI），快來贏取2500美刀獎金！

伴隨著人工智能的快速發展，如今社會城市建設進入了全新的“智慧城市”時代。人們利用如機器學習、大數據、高性能計算、數據融合和計算機視覺等城市數字孿生技術，使得各種城市系統更加智能化，徹底改變了原有的依靠人工進行建設與維護的格局。

過去看來十分復雜與困難的城市建設與管理問題，在這些全新的方法面前將會變得非常簡單，你甚至僅需坐在電腦面前，就可以扮演“創造者”的角色—建設出更美麗繁榮的城市。數字孿生的引入，給城市建設帶來了革命性的改變，這些全新的方法正在被越來越多的學者接受、使用和推廣。

人工智能和城市數字孿生技術可以說是城市建設的未來，他所給人們帶來的便利與效率，已經讓越來越多的人看到：城市數字孿生技術代替傳統人工的趨勢已經不可阻擋！

研討會

▌1.研討會簡介：

當前，構建數字城市，推動城市社會數字化轉型已成為未來社會發展的戰略要沖。在互聯網、物聯網、大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術高歌猛進的同時，與物理世界對應的數字孿生世界亦在加速成熟，眼下，數字孿生技術已經在城市建設方面如城市治理、城市基礎設施等領域得到了廣泛應用。

數字孿生工廠、數字孿生城市等也在由概念走向落地，新業態、新應用、新方案、新成果層出不窮。本次論壇對于推進數字孿生，發展智慧城市，都具有深遠的探索意義。

第一屆應用于智能道路巡檢的城市數字孿生Workshop（Urban Digital Twins for Intelligent Road Inspection，簡稱UDTIRI，網站：https://sites.google.com/view/udtiri-workshop/workshops/bigdata-2022）旨在匯集行業內科研學者，就面向智能道路巡檢與智慧城市的數字孿生技術（如計算機視覺、深度學習、機器學習、智能感知等）討論目前本領域內亟待解決的問題，并發掘廣大學者之間的合作交流，進行頭腦風暴、交流與展示。

本屆研討會為線上模式，形式：

① 同行評議后錄用的論文報告；

②?學者之間的交流討論；

本屆UDTIRI Workshop將從 2022年9月20日起接受論文投稿，錄用論文將發表于IEEE。

• 投稿鏈接為：https://wi-lab.com/cyberchair/2022/bigdata22/scripts/submit.php?subarea=S43&undisplay_detail=1&wh=/cyberchair/2022/bigdata22/scripts/ws_submit.php

如有任何疑問，請發送電子郵件至：rui.fan@ieee.org

▌2.研討會重要時間節點：

• 截稿日期：2022年11月01日?

• 通知日期：2022年11月16日?

• 全文最終稿提交：2022年11月25日

• Workshop日期：2022年12月17-20日

▌3.本屆Workshop組織者（Chairs）：

▌4.Committee成員：

▌5.投稿模板與主題：

論文模板與IEEE BigData 2022主會模板相同，具體投稿要求請見Workshop官網（https://sites.google.com/view/udtiri-workshop/）。論文征集范圍包括但不限于：

①Big data for road condition assessment;

②Self/un-supervised machine learning approaches for intelligent road inspection;

③Real-time deep learning inference for intelligent road inspection;

④Multi-modal 3D modeling for urban digital twin.

UDTIRI競賽

▌1.競賽簡介：

在各種AI技術深入城市建設之前，城市的建設與維護一直有很多令人頭疼的問題，尤其是其中城市基礎設施建設與維護中，許多城市道路由于過度使用或是老化，出現了各種缺陷，十分影響通行車輛乘客的舒適度與安全性。如何及時識別并且定位各類道路缺陷，如坑洞，裂痕等，使得城市道路更加安全舒適，同時也使得城市面容更加美觀，成為困擾各個城市養路部門的一大難題。

由于如今社會車輛數量的急劇增加，傳統人工方式進行道路檢修與維護的成本與效率都成為了其“痛點”，效率低下，成本高昂。維護工人們十分辛苦，需要投入大量的精力去找到這些缺陷并填充修復。而如今在發展數字孿生，建設智慧城市的過程中，我們應當用更為先進，高效的辦法去解決傳統方法的弊端。因此，我們號召大家采用各類AI算法（新興的機器學習，深度學習）方法，建立出能識別并定位道路缺陷的模型，展現出智慧城市建設的巨大潛力與優越的性能！

▌2.競賽內容：

本屆UDTIRI競賽的目的旨在希望能夠將當前主流的計算機視覺的AI技術：深度學習等方法應用在城市道路缺陷目標實例分割任務中。

①要求參賽隊通過須使用主辦方給定的原創道路缺陷數據集，利用不同算法進行學習與訓練，得到屬于自己的檢測模型，要求最終達到能有效對道路坑洞與缺陷進行實例分割。

②參賽隊還應在提交模型時對自己的成果進行思路與所使用算法的說明，要求介紹清晰明了。

③各參賽隊應體現創新，實用的設計理念，所提交的模型能以更好地性能指標完成主辦方指定的檢測任務，并根據實際最終的指標進行排名。

▌3.參賽要求與賽事安排：

（一）參賽要求

以團隊或個人為單位報名參賽。每個團隊的參賽成員不多于3人，須為項目的實際成員，參賽團隊不可盜用他人項目參賽。

（二）賽事安排：

報名截止：2022年10月25日?

模型提交：2022年11月28日前

比賽時間：2022年11月?

結果公布：2022年11月30日

（三）競賽具體規則及數據集、模型投遞見鏈接：

https://github.com/LiJiahang617/UDTIRI-Competition/blob/main/README.md

▌4.競賽報名：

報名時間：2022年10月25日前 報名請發送email至：2230745@tongji.edu.cn

▌5.評比辦法說明：

按照實例分割的通用性能指標：mAP，算法復雜度，時效性等方面進行綜合評價，對相同任務的所有參賽隊算法進行排名，得出結果。

▌6.獎項設置（獎池共$2500）：

ClearMotion特等獎（冠軍）：獎勵$1000；

• 一等獎：排名前5%參賽隊獲得$600；

• 二等獎：排名前8%參賽隊獲得$500；

• 三等獎：排名前12%參賽隊獲得$400；

所有獎項按最終主辦方評審后頒發；

本次競賽獎項最終解釋權由同濟大學RAIL實驗室所有。

▌7.主辦單位：同濟大學機器人與人工智能實驗室（RAIL），Clearmotion

▌8.聯系郵箱：2230745@tongji.edu.cn

END

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的IEEE BigData 2022 | 同济大学第一届面向智能道路巡检的城市数字孪生（征稿与竞赛）...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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