1.命题方向

智能计算

2.题目类别

应用类

3.题目名称

智航路控 - 大型交通枢纽辖域内通行车辆智能检测系统

（可根据参赛队所在院校进行变更）

4.背景说明

【整体背景】

各类大型交通枢纽如机场、高铁站、长途车站等，每天需要处理大量的车辆通行需求。这些车辆包括旅客的私家车、出租车、大中型客车、机场巴士、货运车辆以及内部工作车辆等。随着业务拓展和旅客出行需求增长，车辆通行管理变得越来越复杂，传统的人工方式已经难以满足日益增长的管理需求。

需打造一个高效的辖域内通行车辆智能检测平台，基于人工智能、计算机视觉、大数据算法等前沿技术的应用，帮助大型交通枢纽如机场、高铁站、长途车站等相关部门，实现车辆的动、静态自动识别、监控和管理，并进而成为未来智慧机场、智慧车站的重要组成部分。

人工智能算法在提升车辆智慧化管理方面展现出显著优势，如利用计算机视觉技术可进行实时监控和预测分析；利用大数据分析、机器学习算法可提高工作效率、减少人为错误，这些技术的应用也伴随着一些挑战，包括设备成本、算力成本、响应延迟、系统兼容性和稳定性等问题。为了应对这些挑战，需要引入先进的技术手段来提升车辆的智能化管理水平。基于传统的AI算法，对动态车辆检测的成本高、准确率低且效率差等问题，建立一种新型改进AI混合算法，加快检测速度、提高识别准确度，满足高强度运行工作下的车辆管理要求。

车辆智能检测系统以“AI赋能，降本增效”为使命，以大型交通枢纽场所辖域内的路上通行车辆为目标，解决管理中的实际问题。该系统通过提供实时监控、智能识别、自动记录和数据分析等功能，帮助机场、客运站、高铁站等处的工作人员更高效地进行车辆监管。以AI赋能车辆管理，减少人力成本，提高检测效率，为大型交通枢纽场所运营的降本增效提供可行性方案。

系统软件应具备如下模块：

（1）检测核心模块（必须具备）

该模块必须配置，具备对监控内容采集检测和识别的能力，并将识别结果可视化显示或导出。该模块的识别结果应具备较高的准确度。该模块可被装载于通用计算机上，应具有较强的兼容性。

（2）摄像头驱动模块（必须具备）

该模块必须具备连接设备摄像头功能，在系统平台上可以手动启动/关闭摄像头，并可展示摄像头等视频采集设备传输的实时画面。

（3）系统平台模块

该模块为系统的操作界面，界面需具有简洁明了、易学易用的特点，方便用户使用。

（4）登录模块（必须具备）

该模块需要确保用户身份信息的合法性，需对用户名和密码进行验证，确保只有注册和授权的用户才能访问系统。系统管理员具有高等级管理权限，具备管理普通用户权限的能力。可以使用指纹解锁或视网膜识别等方案作为认证机制。

（5）界面UI设计模块（非必须）

该模块仅具备界面美化功能，布局清晰规整，符合大众审美，允许用户选择、定制方案。

（6）专业设备（必须具备）

硬件设备是系统软件实现核心模块的识别与记录等功能的基础，软件开发、应用及部署过程中必要的硬件设施，包含基础设备和特定设备，包括但不限于视频捕捉设备、接口线材，计算机基础设备、GPU等。

【公司背景】

天津市融创软通科技股份有限公司（简称“融创软通”），以“品质第一·客户至上·卓越执行”为理念，以矢志成为国内最专业的 IT 技术服务和人才服务提供商为核心价值观为客户提供更优质的服务。

服务范围包括：IT 咨询及解决方案服务、应用开发及维护、软件产品工程、业务流程外包（BPO）服务、IT 培训等。在金融、保险、电信、高科技、能源/公用事业等领域，具有深厚的行业积累和强大的技术服务能力。 融创软通设立有大客户事业部、产品事业部、企业服务部，人才外包服务部，教育培训事业部，可以满足客户对于 IT 解决方案的咨询和项目实施、通用产品采购和产品合作研发、企业需求定制开发和人力资源外包的需求。

融创软通致力于拓展智慧、智能业务，具有智能 SAAS 运维、电商与众包、固定资产智能维保、智慧能源、智慧市政等为客户提供解决方案，同时在人工智能，大数据，区块链项目研发上有重大突破。

融创软通先后被评为“国家高新技术企业认证”，“ISO9001 质量管理体系认证”、“CMMI3体系认证”等，同时又获得“天津市青年就业见习基地”、“国家级AAA信用认证企业”、“天津市软件行业协会会员单位”、“天津市产教融合型企业”等多项荣誉。

5.项目说明

【问题说明】

（1）该软件系统平台能够部署在常见的操作系统之上，软件应具备的功能包括但不限于对车辆进行实时检测、类型识别、可视化标注，并同步保留监测结果等。

车辆智能检测系统的设计目的是为保障大型交通枢纽辖域内的安全与秩序，其核心功能是对进入域内道路的车辆进行精确检测、识别和分类，确保机场或车站等场所内道路的通行安全和旅客安全。系统要识别并标记那些可能会影响安全的非常用客运车辆以及特殊车辆，例如油（气）罐车、载重（货）车、以及各类工程车辆等。

（2）智能识别模块需解决高速运动下的车辆识别问题，提升在多变光照和天气条件下的检测准确率，提高识别速度以解决实时分析车辆通行情况的资源压力问题，要求算法具有较高实时性和鲁棒性。故需针对适用场景，采用一种或多种深度学习算法、人工智能算法，如YOLO、SSD或Faster R-CNN等计算机视觉技术和检测算法，尝试解决车辆检测、识别、记录等问题。

车辆检测与识别问题中，车辆属于大物体，且在实际应用中还存在密集度高或移动速度快的问题。所建立的算法需利用数据融合、增强技术和多模型融合策略等，来提高对不同车辆类型和环境条件的识别能力。基于改进型或混合型AI算法，构建并训练检测模型。不同交通枢纽对车辆的准入制度不同，需研究该场（站）对车辆类型的限制，有针对性地制定训练集和检测类型。

（3）检测系统界面应简洁直观，避免复杂的设计元素，确保用户能够快速理解和操作。系统需同时具有实时处理能力、适应多种数据源的泛化能力，且保证高效的数据处理速度、低延迟的操作响应速度。系统为检测结果提供有不同的展示、统计、保存方法或途径。对于检测异常的车辆进行特别标注，以方便工作人员后期进行查看或进一步处理。

（4）用户手册对于系统的成功部署和日常运行至关重要，由于系统可能涉及复杂的技术，因此需要一本详尽的手册来指导相关专业技术人员进行维护，同时也可帮助机场或车站等大型交通枢纽场所的一线工作人员快速熟悉、掌握系统平台的日常操作。

（5）系统设计应考虑未来的可扩展性，包括但不限于提供更新检测功能的途径，支持更多的检测车辆类型，可集成其他管理系统或作为组件嵌入智能机场、智能车站等大型管理系统。

【用户期望】

（1）高效监控

能够提供全天候、无死角的路面实时监控，确保大型交通枢纽辖域内道路的通行状况得到有效监管。

（2）智能识别

能够识别不同类型的车辆，并进行分类管理，如区分汽车、货车和公交车、特殊车辆等。

（3）结果可视化

能够对检测到的车辆进行清晰的可视化标注，如在视频监控画面中对车辆类型可视化展示。

（4）数据留存

能够同步保留监测结果，包括车辆的检测记录、类型识别结果等，以便于事后查询和数据分析。

（5）多源数据

系统不仅能处理实时监控数据，还能对非实时的视频和图片进行检测和分析，扩展系统的适用范围。

（6）减少人力

通过该系统能够减少对人工监控的依赖，降低人力成本，同时提高管理的客观性和准确率。

（7）易于操作

系统界面友好，操作简单直观，减少工作量，便于工作人员快速掌握和使用。

6.任务要求

【开发说明】

（1）车辆检测功能

需设计并实现一个集成了部分外接设备，基于新型智能算法的车辆检测系统。开发该系统需要高性能计算机部件，用以训练并构建车辆检测系统。部署该系统需要的外部设备主要包括视频或媒体获取设备、转接存储设备、通信线缆等，用以捕捉、传输、存储车辆的实时图像和视频。基于智能算法的系统平台需要自行改进或研发适用的新型AI算法，对检测和识别问题进行建模及训练，实现车辆的自动识别、分类和跟踪。该系统能实时处理监控数据，在不同天气和光照下能够准确、高效地识别车辆类型。

（2）多数据源集成功能

系统需要具备强大的数据集成能力，能够从不同的数据源收集信息，并将这些数据集成到统一的平台。这包括从车辆检测平台获取的实时监控数据、导入的历史数据，以及其他可能的外部数据源。数据集成后，系统应能够提供数据分析、处理和可视化的功能，为管理人员提供决策支持。

（3）系统平台功能

构建一个用户友好的操作界面，用户可轻松控制车辆检测系统。该界面将分为实时监控检测、图片检测和视频检测等不同操作模块。用户界面的设计注重简洁性和直观性，确保用户能够快速响应各种情况，从而提高工作效率。

（4）开发环境需求

可以选择Windows 7/10/11等操作系统。采用Python、Java或C#等流行编程语言，并利用Spring Boot、Django等成熟的开发框架来构建系统。数据库方面，可以选择MySQL、PostgreSQL或MongoDB等行业标准的数据库系统进行数据存储和管理。

算力方面，车辆智能检测系统需要处理大量的视频流数据和执行复杂的机器学习算法，因此系统开发过程中对硬件配置有较高要求。建议使用多核高性能CPU来提高处理速度和并行处理能力。对于深度学习模型的训练和推理，建议配备高性能GPU加速计算任务。

数据存储方面，系统需要足够的RAM来存储和处理，对于大规模视频流处理和模型训练，可考虑32GB或更高配置。此外，系统或需足够的网络带宽来支持从多个摄像头或数据源实时获取数据。对于大规模部署或需要高可靠性系统，可考虑使用云服务或专用服务器来提供额外的计算资源和数据存储。

【技术要求与指标】

（1）系统响应时间

对于车辆的检测和识别系统应能够快速响应，以确保实时监控的有效性。

（2）识别准确率

系统需要达到高准确率，对于不同类型的车辆识别准确率应达到85%以上，以减少误报和漏报。

（3）用户界面友好性

界面设计应简洁直观，确保非技术人员也能轻松操作，如机场或车站的工作人员和安保人员。

（4）数据处理能力

系统应能够处理大量数据，包括实时视频流和历史数据，且不影响系统性能。

（5）维护和支持

系统应提供易于理解的用户手册，以及快速响应的售后技术支持，以便于问题的快速解决。

（6）环境适应性

系统应在不同的环境条件下稳定工作，包括不同的光照条件和天气变化。

（7）可测试性

系统应设计成易于测试，以便开发过程中可以快速发现并修复缺陷。

【提交材料】

（1）项目概要介绍;

（2）项目简介 PPT;

（3）项目详细方案;

（4）项目演示视频;

（5）团队自愿提交的其他补充材料。

【任务清单】

（1）技术研究与选型

确定适合本项目的人工智能算法和检测技术，评估和选择适合项目需求的编程语言和技术栈。确定数据库和存储的解决方案，确定安全和高效的数据访问方法。

（2）系统设计和开发

深入理解大型交通枢纽所辖路面区域的安全需求，构建一个高度模块化、可扩展的系统架构。路面车辆智能检测是系统的核心需求，确保系统设计能够支持未来可能的功能扩展和技术升级。系统架构必须能够灵活应对不同的运行环境和数据流量变化，同时保证数据处理的高效性和系统的稳定性。此外，系统设计需要充分考虑安全性、可靠性，以满足所服务场所的安全保障工作对于高准确率和高稳定性的严格要求。

（3）平台设计和开发

前端界面设计并提供一个既美观又实用的用户交互平台。平台设计不仅要注重视觉效果，更要确保用户体验的流畅性和便捷性，创建一个直观清晰、响应迅速且易于操作的界面，以提升最终用户的人机交互体验。

实现前、后端的功能整合，确保平台的协调工作。不局限于特定的技术栈，但需要在不同的设备和屏幕尺寸上都能保持良好的兼容性和一致性。

（4）算法集成与优化

集成或改进智能检测算法，有针对性地对其进行训练和优化，以提高检测和识别的准确率。调整算法参数，提高算法在实际场景中的鲁棒性和实时性。

（5）文档编写

编写用户手册和操作指南，帮助用户理解和使用系统。

【开发工具与数据接口】

开发工具及开发平台不限，可以借助开源工具。业务流程设计合理，程序可正常运行，不限制运行在具体的硬件平台和型号，数据与功能 API，有技术说明即可，可以使用第三方应用接口，如产生费用，自行承担，不需要做具体的接口对接集成调试与验证。

7.其他

提交材料注意命名规范

文档格式要求专业规范

8.参考信息

数据集获取地址：https://pan.quark.cn/s/e4f283548afd，提取码：f6d1。

9.评分要点

赛题评分要点见附件一：A 类企业命题初赛统一评分标准。