2021數字中國創新大賽．智慧交通賽題
大數據賽道介紹
大數據賽道將聚焦智慧海洋建設、數字金融科技、醫療大數據分析、智慧交通、快遞大數據、城市管理大數據等方向，設置若干數據算法和方案徵集賽題，旨在匯聚政產學研用多方力量，探索數據共享開放和開發利用的新模式，加快推動大數據技術創新和產業應用。
智慧交通-基於車聯網大數據的碰撞識別
基於車聯網大數據的碰撞識別可以使汽車企業及時獲取用戶車輛使用安全情況，以便主機廠及時開展用戶關懷和救援，對汽車企業有非常重要的意義和應用。
賽道背景
賽題說明
賽道組織
參賽規則
賽程賽制
| 時間 | 賽程階段 |
|---|---|
| 2021年1月17日 | 賽道啟動發布 |
| 2021年2月20日 | 報名通道開啟 |
| 2021年2月20日-4月7日 | 線上A榜 |
| 2021年4月8日 | 線上B榜 |
| 2021年4月9日-4月18日 | 晉級團隊資格審核 |
| 2021年4月19日-4月20日 | 線上決賽答辯 |
| 2021年4月25日-4月26日 | 總決賽路演及系列活動 |
賽題說明
數據簡介
車聯網需要首先通過各種傳感器獲取各種信息，這些設備能為汽車間的信息交換提供基礎，從而實現智能化的識別、定位、跟蹤、監控和管理。上汽通用五菱車聯網信息主要包括整車控制信息，電池信息、電機信息等，這些信息對主機廠為用戶提供全生命週期服務起了關鍵的作用。
數據說明
文件中包含以下內容：
- train文件夾: 用於訓練的車輛運行數據集合，共120份CSV文件，每份數據包含2-5天的數據，每份數據的總條數在4324-114460條之間，CSV表格內容格式；
| 車號 | 採集時間 | 加速踏板位置 | 電池包主負繼電器狀態 | 電池包主正繼電器狀態 | 制動踏板狀態 | 駕駛員離開提示 | 主駕駛座佔用狀態 | 駕駛員安全帶狀態 | 駕駛員需求扭矩值 | 手剎狀態 | 整車鑰匙狀態 | 低壓蓄電池電壓 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2020/9/29 18:37 | 13 | 連接 | 連接 | 未踩 | No Warning | 有人 | 已系 | 6 | 放下 | ON | 14.03 |
| 1 | 2020/9/29 18:37 | 0 | 連接 | 連接 | 未踩 | No Warning | 有人 | 已系 | -1 | 放下 | ON | 13.96 |
| 整車當前檔位狀態 | 整車當前總電流 | 整車當前總電壓 | 車輛行駛裡程 | 車速 | 方向盤轉角 |
|---|---|---|---|---|---|
| 前進 | 8.1 | 13 | 3710 | 13.688 | 3.625 |
| 前進 | 3.3 | 13 | 3710 | 9.391 | 7.938 |
- test文件夾:用於測試的車輛運行數據集合，每份數據包含1-4天的數據，每份數據的總條數在3195-116899條之間，共90份CSV文件，CSV表格內容格式；
| 車號 | 採集時間 | 加速踏板位置 | 電池包主負繼電器狀態 | 電池包主正繼電器狀態 | 制動踏板狀態 | 駕駛員離開提示 | 主駕駛座佔用狀態 | 駕駛員安全帶狀態 | 駕駛員需求扭矩值 | 手剎狀態 | 整車鑰匙狀態 | 低壓蓄電池電壓 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2020/9/29 18:37 | 13 | 連接 | 連接 | 未踩 | No Warning | 有人 | 已系 | 6 | 放下 | ON | 14.03 |
| 1 | 2020/9/29 18:37 | 0 | 連接 | 連接 | 未踩 | No Warning | 有人 | 已系 | -1 | 放下 | ON | 13.96 |
| 整車當前檔位狀態 | 整車當前總電流 | 整車當前總電壓 | 車輛行駛裡程 | 車速 | 方向盤轉角 |
|---|---|---|---|---|---|
| 前進 | 8.1 | 13 | 3710 | 13.688 | 3.625 |
| 前進 | 3.3 | 13 | 3710 | 9.391 | 7.938 |
- train_labels.csv文件: 訓練碰撞預警的標注文件。內容格式如下：
| 車號 | Label | CollectTime |
|---|---|---|
| 1 | 1 | 2020/8/30 21:36:09 |
| 2 | 0 | |
| 3 | 1 | 2020/8/12 8:36:46 |
其中，車號列為數據文件名，Label列為車輛對應的標注信息（ 1表示碰撞，0代表無碰撞 ），CollectTime列為車輛碰撞發生的時間。
提交示例
線上提交的測試結果為csv格式的目標識別結果文件,列之間用“,”分割，每行包含測試車輛車號、Label和CollectTime三列。例如：
| 車號 | Label | CollectTime |
|---|---|---|
| 1 | 1 | 2020/8/30 21:36:09 |
| 2 | 0 | |
| 3 | 1 | 2020/8/12 8:36:46 |
評測標准
評分算法採用F1-Score+絕對差值法的計算方式，計算方式如下：
1、計算作品的召回率（ recall ）和准確率（ precision ）：
R（ 召回率 ）=\frac{預測正確的目標數量}{預測正確的目標數量+漏檢的目標數量}
P（ 准確率 ）=\frac{預測正確的目標數量}{預測正確的目標數量+檢測錯誤的目標數量}
計算F1-Score：
F1=\frac{2PR}{P+R}
2、絕對差值法
計算方法如下：
1 ）先計算MAE=ABS( f-y )（ 其中f為預測碰撞碰撞時間，y為真實碰撞時間 ）
2 ）差值小於1天，得分3；差值1-2天，得分2；差值2-5天，得分1；
差值大於5天或未預測，得分為0
3 ）F2最終得分：
F2=\frac{SUM（ 差值得分 ）}{總測試樣本*3}
3、最終得分:
最終得分=\frac{F1+F2}{2}
最終得分越高，排名越靠前。
獎項激勵
| 獎項 | 數量 | 獎金（ ¥ ） |
|---|---|---|
| 一等獎 | 1 | 100000 |
| 二等獎 | 1 | 40000 |
| 三等獎 | 1 | 10000 |
| 優勝獎 | 2 | 5000 |
參賽交流
官方公眾號：一碗數據湯（ 持續發布賽事相關信息 ）
相關連結：
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