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第十一届中国软件杯大赛--A组赛题
赛题名称:基于百度飞桨的遥感图像智能解译平台
组类：A组（ 本科、研究生、高职）
出题企业：百度在线网络技术（北京）有限责任公司、北京航空航天大学
答疑QQ群：873208513
线上赛题解析直播回放: https://wx.vzan.com/live/tvchat-1631200660?shauid=undefined&vprid=0&v=1652957796492
赛题简介：介绍整个赛题的实现目标、实用价值、涉及技术和整体要求 | 遥感数据具有覆盖范围及时域广、获取迅速、动态信息强等特点，已广泛应用于城市规划、气象预测、环境保护、防灾减灾、农林业监测等领域并取得了良好的经济和社会效益。近年来，随着遥感技术的进一步发展和新一代高分辨率卫星系统相继投入应用，我国遥感领域已步入了高分辨率影像的快车道，对遥感数据的分析应用服务需求与日俱增。传统方式对高分辨率卫星遥感图像的特征刻画能力差且人工成本高。随着人工智能及深度学习技术快速发展，通过应用深度学习技术可以加速遥感领域智能化应用，促进遥感数据处理走向智能化，使我国遥感事业更好地服务国计民生。 此次赛题由百度飞桨设置，免费提供Tesla V100 GPU算力，要求选手使用百度AI Studio平台进行训练，基于国产化人工智能框架——百度飞桨PaddlePaddle框架进行开发，设计一个可以通过深度学习技术实现对遥感图像自动解译的WEB系统。 AI Studio链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/151/0/introduction “中国软件杯”大赛官网此赛题报名已开启！请登录http://join.cnsoftbei.com/user，填写相关信息，队长组队后，选此赛题，填写本人UID（UID可在AI Studio平台个人中心查看），最终AI Studio线上模型测评成绩将以此账号成绩为准； 参赛团队使用已有百度账号或新注册百度账号在AI Studio报名，在线完善相关信息； 最终报名信息以“中国软件杯”大赛官网报名信息为准。 有任何问题可加QQ群 873208513 询问 |
赛题业务场景：描述赛题相关的真实企业业务背景。从真实场景中，适当简化或者提炼出适合比赛的赛题场景 | 基于深度学习的遥感图像自动分析和智能解译，是智慧城市、气象预测、环境保护和防灾减灾、农林业监测等场景的重要研究领域，一套科学的遥感图像分析系统，对于城市规划、重点用地监控、环境保护有着重要意义。 |
基本功能要求 | 在这套系统中，选手需要实现目标提取、变化检测、目标检测和地物分类四大分析功能，官方将提供每个功能实现所需的训练数据集。 ●目标提取（使用图像分割技术对卫星图像中指定对象完成分割） ●变化检测（使用图像分割技术对同区域两个时期的卫星图像变化情况完成分析） ●目标检测（使用目标检测技术对卫星图像中指定对象完成检测） ●地物分类（使用图像分割技术对卫星图像每个像素完成分类） ●软件运行在WEB平台 为了让选手更加关注软件系统的开发与设计，其中仅“变化检测”一项功能为算法考核项，需要选手根据官方提供的数据集进行人工智能模型的训练，并将结果上传到AI Studio得到分数，计入总分。其余功能下的人工智能模型，官方将提供训练基线，保证大家可以训练出基本模型，使得选手们有更多时间可以放在模型部署和web开发上。选手根据软件系统的不同功能实现的需要，根据基线或其他方式完成模型训练，模型质量不作考核，但必须能被正常使用。 |
非功能性要求 | 1、系统运行顺畅无卡顿，无闪退等严重BUG 2、UI界面美观、逻辑合理、交互友好、可视化美观 3、作品中标明哪些部分使用了开源代码及出处 4、文档应详细阐述所使用的技术算法，以及实现思路 5、要求原创、禁止抄袭 |
实现条件：开发环境、实验平台、开发语言、数据库、编译器、涉及硬件等实现条件 | 飞桨AI Studio作为本赛项指定训练平台，提供在线编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放数据，帮助开发者快速创建和部署模型。人工智能框架采用国产化开源框架PaddlePaddle |
测试数据或平台：提供给参赛者的测试环境和测试数据 | 本赛题所涉及的训练数据集及测试数据集均在AI Studio公布 |
开发所需设备及设备指标需求说明 | 百度飞桨将于AI Studio平台免费提供Tesla V100 GPU算力 |
文档及其他要求 | 所需文档（推荐用Github项目/AI Studio项目的形式呈现）： 1、需求规格（包含所需环境、库、配置）及使用说明书 2、概要设计文档（应包含所实现的所有场景及功能） 3、详细设计文档（应包含所使用的技术的详细介绍） 4、软件Demo源文件和操作录制视频 |
各评分项及大致占比 | 1、评测成绩（20%） （1）在规定时间提交模型到AI Studio比赛入口，得到模型测试成绩，根据测试榜单排名计算成绩。 2、功能性技术需求（60%） （1）功能层：能在一个系统上实现输入遥感图像后进行目标提取、变化检测、目标检测和地物分类（40%，每项功能占10%） （2）交互层：注重用户界面的视觉、交互及分析结果的创新展示。（20%） 3、技术文档及展示汇报（20%） （1）详细流畅阐述技术实现方案及亮点（10%） （2）文档等材料逻辑清楚、内容丰富、形式美观，并以Github项目/AI Studio项目的形式呈现（10%） |
初赛作品提交要求 | AI Studio线上模型测评成绩（将模型上传到AI Studio比赛入口后可自动得到）、源代码、可脱机运行项目（包含前后端）、相关文档（见上文“文档及其他要求”）、演示视频(格式不限，时间尽量控制在7分钟以内)。 |
【参赛团队作品中团队自主开发部分的软件作品著作权归参赛团队所有，其中具有市场应用及拓展的优秀作品，出题企业具有优先权，可以优先合作开发或者优先购买。另如基于该作品的任何合作升级开发、市场拓展等活动，以及在这一过程中所获得的任何商业费用，出题企业应与参赛团队协商解决。】
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