由中国智能交通协会主办的2024中国智能交通大会（ITSAC 2024）将于11月3日至6日在杭州国际博览中心举行。2024中国智能交通大会将以第十九届中国智能交通年会为主体，设有第四届智能交通学术年会、2024第二届中国智能交通创新挑战赛、2024智能交通科技创新展览会、智能交通技术考察等多项主题活动。
2024第二届中国智能交通创新挑战赛（以下简称“挑战赛”）为大会的重要组成部分，旨在搭建行业内高水平竞技平台，寻找行业发展“卡脖子”问题解决方案，促进创新链、产业链、资金链、人才链深度融合。
本届挑战赛共设置四大赛题，覆盖城市交通、空中交通、轨道交通、道路车辆等智能交通重点领域。赛题报名通道现已开启，请参赛团队积极报名，尽快锁定参赛席位！
复杂高动态空地场景数据融合与协同感知旨在充分发挥不同视角的互补优势，克服视野盲区、视线遮挡、超视距感知等瓶颈，为自动驾驶、智能交通应用提供技术支持。考虑到现实世界场景复杂多变、异构数据噪声、目标尺度变化等问题，参赛队伍需研究合理有效的空-车-路多视角数据融合机制，设计并构建复杂场景下跨域协同感知模型，在同一时间戳下识别场景目标。
智能车载语音交互系统极大地提高了驾驶员的操作安全性和便利性，但在车辆的行驶过程中，行驶噪声、风噪、车内混响等环境因素对智能车载语音交互系统的语音交互性能产生影响。参赛者需针对复杂噪声场景下智能车载语音交互系统性能较差的问题，设计出具备一定抗噪性能的智能车载语音交互系统，以提升用户在复杂噪声场景下的用户体验。
机场终端区是设立在一个或几个邻近繁忙机场上空的空中交通管制区域，具有飞行密度高、空域环境复杂、管制指挥难度大等特点。为提高机场终端区运行效率和安全水平，本赛题聚焦机场终端区航空器进离场航迹聚类分析，即通过对终端区空域的航迹数据进行数据挖掘，构建航迹聚类模型，识别航迹所属的模式类别，进而为机场终端区精细化安全运行提供参考。参赛者需面向实际应用需求，创新设计航迹聚类方法，量化分析模型方法性能，实现在给定输入原始航迹信息的基础上，自动精准识别输出航迹类别标签。
当前数字孪生技术路线大多以“可视化”为主，在实际应用过程中存在技术与业务脱节，城轨运营、运维场景与数字孪生技术的结合不够深入等问题，行业应用仍需进一步挖掘。参赛者需要针对轨道交通运营、运维场景下的具体业务环节，使用国产化数字孪生软件工具，构建轨道场景数字孪生模型，并提出相应的应用创新解决方案。
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林老师 15705911746
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杨老师 16601300381
张老师 13137150676
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孔老师 15210264022
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期待各参赛队伍积极筹备参赛作品
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