本届A类赛题可通过以下方式提问与交流：

1、大赛官网团队账号-赛题答疑区提问，组委会定期收集问题提交至企业解答后公布；

2、可前往赛题答疑论坛（PC端点击链接）：https://mastergo.com/file/77782156635006?utm_source=fwwb&utm_medium=saitishouce&utm_campaign=&utm_term=&utm_content=提问或交流，企业定期回复。

1.命题方向

企业服务+智能计算

2.题目类别

应用类

3.题目名称

电力生产安全操作流程合规智能保障

4.背景说明

【整体背景】

安全生产关系国家经济发展和人民生命安全，当前人工智能等技术在安全生产领域广泛应用。用智能化、信息化手段提升企业本质安全水平，采用先进的工艺及装备，降低安全风险，消除事故隐患，是安全生产的重要手段。通过人工智能可以实现源头预防，做到关口前移，指导工业行业不断加强安全生产管理，提升本质安全水平，为工业高质量发展提供强有力保障。

人工智能在安全生产的落地应用，存在大量长尾应用，场景和需求各异，无法使用标准化人工智能能力，需要大量定制开发等现象。通过以数据为中心，以应用为导向的研发方式，对数据量和算法的要求相对较低，在特定业务应用场景中达到业务要求，且具备服务外包可行性，将成为人工智能业务落地的有力支撑。

【公司背景】

泰坦智慧起源于上海交通大学，是一家以人工智能业务、算法及系统融合为基础、以谷歌TensorFlow同源的数据流技术为优势的科技创新公司。公司总部坐落于无锡经开区，在北京、深圳、武汉多地设有办公地点，运营IEEE数据流特别委员会（STC）中国区工作。

作为无锡市经开区2021年重点招商引资单位之一，泰坦智慧聚集了一批海归学者及博士、硕士等高学历人才，依托丰富的高性能系统软件与人工智能算法研发经验，以产业人工智能应用为目标市场，贴合用户的最终业务，满足AI产业应用中的各类非标、定制化的需求。

目前，泰坦智慧在电力、交通、城市管理、综合能源、制造、网络与信息安全等重点领域都已开展了定制化人工智能业务落地，部分领域已经进入规模推广；同时，得益于丰富的人工智能行业应用落地场景，英伟达、寒武纪、燧原、海光等多家AI硬件加速卡厂商、以及曙光、浪潮等服务器厂商都与泰坦智慧建立了良好的合作关系，共同拓展更大的行业应用市场。

【业务背景】

电力生产作业有一定的危险性，因此，电力部门在全部停电或部分停电的电气设备上工作，要求执行操作票制度，该制度是保证人身安全和防止误操作的主要措施。操作票由上级部门出具，班组收到后实施，对设备进行操作时，每完成一个操作步骤，并证实被操作的设备正确后，在操作票上用笔记录，然后才能进行下一步操作步骤的操作。利用人工智能技术更好的支撑操作票制度，为电力生产作业提供安全隐患及时发现、及时告警和及时处置的能力，是电力行业广泛存在且急迫的需求。

5. 项目说明

【问题说明】

电力设施基数大、分布广，实际执行时，因为配电场所分散，缺乏有力方法保障，作业监护依赖于人的专业技能和经验积累，作业准确性和安全保障不足，出现因未按规定操作或着装引起事故的情况。现场摄像头由于视频量海量巨大，无法得到很好利用，难实现事前排查隐患和事中及时报警，仅能事后有据可依。此外，调度侧与现场侧交互沟通信息化程度不高，沟通低效，为保证按票操作落实，往往与上级反复确认，造成停电操作时间长，影响生产生活。

【用户期望】

以配电房/开闭站场景为例，基于现场监控摄像头视频进行智能分析，作业前，进行人员着装与绝缘防护判断，确保作业人员做好作业前的安全确认与防护工作，同时，对作业的配电柜与设备初始状态，做时态信息和票面信息对比研判，对错误的配电柜和错误初始状态及时告警，有效防误；作业中，实时研判操作步骤，及时劝阻违规情况，并对已发生的错误操作进行报警提示，并及时上报管理人员。通过人工智能提升确认环节的准确性和效率，为生产作业提供了更为安全和高效的监护机制。满足现有电力业务调度侧和现场侧的业务流程，并具有良好的可扩展性以支撑城区级的站点数量。

6.任务要求

【开发说明】

实现生产安全操作流程合规智能保障应用系统，支持通过人工智能分析配电场所安装的摄像头数据，对站内人员着装合规和操作合规情况进行智能识别，并实时反馈，满足真实应用场景对功能和性能的业务指标要求。

（1）支持电子操作票开具和下发，调度侧完成操作票开具，现场侧可在移动客户端接收下发的操作票；

（2）支持人员着装与绝缘防护判断，包括安全帽、工作服和手套等的佩戴；

（3）支持对作业配电柜与设备初始状态，做实时态信息和票面信息对比研判；

（4）支持识别工作人员是否正确的按操作票操作设备，对未按票的操作及时告警；

（5）系统可接入模拟现场的测试视频流，可以完成测试操作并直观显示业务结果；

（6）支持模型服务的二进制封装和灵活组合，可配置为高并发低时延、高资源利用率等多种模型服务方式适应不同项目需求；

（7）支持通过配置的方式灵活指定和组合所需模型，以高效支持业务，方便模型更新及功能扩展需求（如增加口罩的识别等）；

（8）支持训练过程自动化、规范化，实现对不同模型的数据处理、模型训练、评测、量化等不同功能进行灵活组合和保存，支持方便、快速且仅进行必要计算的重复训练，以支撑更多部署场景（如增加新的站需补充新数据进行训练等）；

（9）支持完善的监控和日志，便于观测系统的性能和资源使用；

（10）系统具有良好的性能、功耗表现和可扩展性，可支撑区县级数量规模的配电站房的接入；

（11）调度侧系统有服务器端和数据可视化展示（此部分工作团队可视工作量情况，将数据可视化展示退化为必要统计信息）；现场侧支持移动应用客户端（此部分工作团队可视工作量情况，将移动应用客户端退化为移动端浏览器访问后端）。

【技术要求和指标】

（1）利用人工智能支持针对站内人员在安全帽、工作服、绝缘手套方面的识别功能：

①安全帽

A. 识别人员有无佩戴安全帽；

B. 安全帽识别可支持多种颜色，佩戴任一种即合格；

②工作服

A. 识别人员有无穿着工作服；

B. 工作服应支持多套(常见情况下为2套)，人员任穿一套即合规；

C. 仅判断工作服上装，不判断下装；

③绝缘手套

A. 识别倒闸操作的操作人员，有无佩戴绝缘手套。

(2)利用人工智能支持针对站内设备在开关、压板、指示灯等方面的识别功能：

①开关

A. 识别开关状态；

②压板

A. 识别压板状态

③指示灯

A. 识别指示灯状态；

B. 指示灯有不同颜色，以及熄灭状态；

（3）基于K8s和微服务架构，提供良好的容器封装和高性能的接口调用，支持在K8s集群完成部署；

（4）指标：

①模型层面

A. 正确性指标

B. 性能指标

对于单个模型，在发送饱和流量时，统计前处理、推理、后处理及整体FPS；CPU、内存、显存占用；

②业务层面

A. 正确性指标

B. 性能指标

满足完整业务要求时，单卡（主流AI推理加速卡，如英伟达Tesla T4）所支持的最大视频路数。

【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) 企业要求提交的材料：

①完整需求分析文档；

②完整系统设计文档；

③完整测试用例文档；

④完整且可复现的测试报告；

⑤完整部署使用文档；

⑥可部署的交付件，用于评测功能和技术指标。

（6）团队自愿提交的其他补充材料。

【任务清单】

（1）项目立项，确定项目方向和开发方向；

包括需求分析、原型设计、系统设计、测试设计、算法选型等；

（2）确定开发周期，按照计划进行项目开发；

包括应用开发（前端、后端、接口、数据库等）、算法开发（数据分析、处理、标注、模型训练、评测、优化、业务逻辑处理等）、系统开发（服务、训练的封装、监控及日志等）、集成、部署、测试；

（3）按照比赛要求按时提交相应的比赛作品，并在测试硬件平台上完成部署和测试。

【开发工具与数据接口】

（1）没有特定的开发语言和环境要求，服务器端需支持K8s中微服务形式部署，移动端Android 和 IOS 系统或采用微信小程序、 WebAPP 开发均可;

（2）提供操作票样例及对应真实现场操作视频作为开发和训练数据；

（3）开发会涉及GPU、服务器等硬件，对这些硬件没有特定厂家、特定产品、特定型号的要求。为公平评估各项指标，提交作品将在统一硬件平台上进行测试，硬件平台将采用主流硬件配置，如Tesla T4，Intel(R) Xeon(R) CPU， SSD+HDD硬盘等。

7.其它

无

8.参考信息

操作票示例及对应现场操作视频样例将通过网盘提供。

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。