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，已于近日启动报名（点击查看：2024第二届中国智能交通创新挑战赛四大赛题启动报名！）
赛题一：复杂高动态空地多源数据融合与协同感知
赛题二：复杂噪声场景下汽车语音识别
赛题三：机场终端区航空器进离场航迹聚类分析
赛题四：轨道交通运维运营场景下的数字孪生创新解决方案
空地多源数据融合与协同感知技术近年来广受关注，但考虑到物理世界复杂高动态特性，融合感知算法仍面临信息匹配不准、融合效果不精、感知精度不高等瓶颈问题。参赛者需要针对空地场景机-车-设施智能体多源异构数据特点，充分考虑不同场景、光照、天气、视角等因素变化，设计相应的数据融合与协同感知方法，提升全场景、大范围目标识别的准确性和鲁棒性。
参赛队伍需考虑物理世界复杂高动态特性及多智能体异构数据特点，自行设计能够适应不同条件（光照、天气、视角等）空地跨域协同感知模型，并利用所提供的空地协同感知数据集进行训练和验证，提交相应的测试代码与说明文档。
赛题方将根据参赛队伍提交的测试代码与技术说明文档，在未公开的测试集上进行方法性能评估和打分，并结合技术创新性和实用性等因素，综合评选出获奖队伍。
赛题解读1：
复杂高动态空地多源数据融合与协同感知
下载链接：https://kdocs.cn/l/cpbU4ODNENxa
林老师，15705911746，cmlin@buaa.edu.cn
段老师，15201126945，duanxuting@buaa.edu.cn
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，但目前智能车载语音交互系统在车辆的行驶过程中的行驶噪声、风噪、车内混响等环境因素对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，保证良好的。
参赛队伍需结合实际用车噪声场景（如60km/h、120km/h行驶场景）设计具备抗噪能力的智能车载语音交互系统，并具备一定的便利性、快捷性、全能性。参赛队伍需至少提供完整的智能车载语音交互系统（包含麦克风、扬声器、控制主机、显示器、蓝牙天线、wifi天线等）。参赛时，参赛队伍将智能车载语音交互系统由赛题方提供的车辆上。赛题方将根据参赛队伍提交的智能车载语音交互系统进行评价，并对评价结果进行评估和打分，最终评选出获奖队伍。
赛题解读2：
复杂噪声场景下汽车语音识别
下载链接：https://kdocs.cn/l/ctQlKkQa1HJG
张老师，15022676486，zhangqipeng@catarc.ac.cn
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。
参赛团队需要设计并实现聚类模型，并通过多种评估指标对模型进行量化评估和优化。具体包括轮廓系数（SC）、戴维斯-鲍尔丁指数（DBI）等内部指标，以及基于验证集标签的调整兰德指数（ARI）和归一化互信息（NMI）等外部指标。
参赛团队需在提交研究报告中详细说明算法原理、创新点、结果可视化分析和应用分析等内容，并提交能够满足赛题方测试要求的模型代码（避免模型无法进行及时有效评测）。参赛团队总成绩将按照提交模型的评测结果和专家评审综合评定。
赛题解读3：
机场终端区航空器进离场航迹聚类分析
下载链接：https://kdocs.cn/l/cv5xV0WjmsF0
杨老师，16601300381，znjtkc2024@163.com
张老师，13137150676，znjtkc2024@163.com
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，几何模型容易建、业务流程嵌入难，成熟的行业机理模型与业务规则难以与几何模型深度融合等一系列问题。城轨运营、运维场景与数字孪生技术的结合仍不够深入，有价值的应用需进一步挖掘。同时，国外工具软件在数字孪生应用中也表现出低效率、高门槛、低兼容性、低可用性等弊端，无法满足未来数字中国数字孪生行业应用的需求。参赛者需要针对轨道交通运营、运维场景，使用国产数字孪生软件工具，构建轨道场景模型，并基于模型提出应用的解决方案。
针对轨道交通运营、运维场景，不限于产业链环节的任一参与主体（如政府管理侧、轨交业主侧、供应商侧、出行乘客侧等），应用数字孪生国产化软件构建轨道交通运营、运维相关的数字孪生业务模型，重点围绕轨道交通乘客出行服务、智慧客流管理、智慧能源管理、设备运维监管、车站应急消防等业务场景提出数字孪生行业应用解决方案，改进目前运营或运维模式。方案内容可参考详见赛题解读文件。
赛题解读4：
轨道交通运维运营场景下的数字孪生创新解决方案
下载链接：https://kdocs.cn/l/cjRlsO1efaeg
孔老师，13372417932（技术咨询）
马老师，15715809688（赛程咨询）
作品接收邮箱：kongcheng@bwton.com
赛题报名即将于9月20日截止
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