【A05】基于人工智能的视觉识别技术【文思海辉】
发布时间: 2019-11-13 15:33:00

1. 命题方向

智能计算

2. 题目类别

应用类

3. 题目名称

基于人工智能的视觉识别技术

4. 背景说明

【整体背景】

随着人工智能与各科技领域的深度融合,已经在机器学习、语音识别、计算机视觉等领域产生出了众多创新解决方案。尤其是拥有80%人类感知视觉信息的计算机视觉技术与人工智能技术已密不可分。业界人士普遍认为,人工智能发展的下一个阶段,将是计算机视觉技术引领的创新时代。机器视觉技术历经半个多世纪的发展慢慢趋于成熟,正逐步从实验室理论研究走向应用市场,与其相关的应用和任务也逐渐进入到人们的日常生活当中。当前科技进步的速度可以用突飞猛进来形容,可以预见在未来,机器视觉技术会在全世界各项技术全面进步和视觉研究人员的共同努力下达到更高的水平,从而让高可靠性的便捷视觉检测以及视频分析技术直接服务人们的工作和生活。

【公司背景】

文思海辉技术有限公司是中国最大的面向全球客户提供服务的IT服务公司,成立于1995年,有20年丰富的IT服务行业经验,全球拥有26000余名员工。公司拥有超强的全球运营能力、严格的质量标准和高效的交付流程,致力于成为全球企业“新时代的合作伙伴”,为您的成功保驾护航。凭借可信赖的交付能力,文思海辉成为Gartner、The Common Sense Advisory Group、IDC、国际外包专业协议(IAOP)等分析机构公认的行业领导者。文思海辉位列IAOP“2014全球外包企业100强”榜单第八名,成为首家跻身该榜单十强的中国企业。2015年,文思海辉成为中国第二大银行IT解决方案供应商。

目前文思海辉物联网事业部关注的领域在物联网方向,细分领域分为工业和民用两大块。同时专注于大数据和AI技术的研究和应用,生音,图像作为AI中两大应用场景的关键输入,将直接决定未来AI在具体应用场景中发挥的价值。该命题取材智能图像识别技术,贴合部门整体战略方向和研究重点。

【业务背景】

工业化环节的人工智能应用,绝大多数都与机器视觉技术有关,客户急切的希望能通过神经网络软件,人的不安全行为是指生产经营单位从业人员在进行生产操作时的违反安全生产客观规律有可能直接导致事故的行为,它们是造成事故的直接原因。对2017年全国安全生产数据分析后,发现生产安全事故中95%的原因是作业人员的不安全行为导致的,如越权限进入工作场所、违章操作、未正确穿戴劳保用品、操作失误或忽视安全警告等行为。

5. 项目说明

【问题说明】

本题着力于生产环境的安全行为,通过摄像头采集并识别职工在生产车间是否佩戴安全帽的图像数据,开发一个车间安全帽检测系统。企业提供7581张含有佩戴安全帽的图片,并对该数据进行了预标注,选手可以自行对数据进行清洗,分成训练集与测试集,以及自行扩充数据集(需提供数据来源)。

【用户期望】

参赛选手结合业务需求,进行算法模型的开发,实现生产环境安全帽佩戴情况的实时检测,并要求开发可以部署到上位机的系统。

6. 任务要求

【开发说明】

需要对设计的应用场景有深入的了解和阐述。

【技术要求与指标】

深度学习框架推荐Tensorflow或PyTorch。开发过程不能采用商用模块。

【任务清单】

(1)项目立项,确定项目方向和开发方向;

(2)确定开发周期,按照计划进行项目开发;

(3)按照比赛要求按时提交相应的比赛作品材料。

【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。

【开发工具与数据接口】

(1)推荐开发语言:Python;

(2)推荐开发工具:PyCharm等。

7. 参考信息

企业数据集将通过网盘链接提供。

8. 评分要点

本赛题评分要点参考附件一:A类企业命题统一评分标准。

A05-文思-数据网盘地址


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  • 国家服务外包人力资源研究院
  • 无锡市商务局
  • 无锡市教育局
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