主办单位：广东省教育厅

承办单位：广东外语外贸大学

技术支持单位：北京联合伟世科技股份有限公司

一、赛项介绍

（一）赛项简介

赛项名称：AI视觉应用创新挑战赛

赛项组别：高职组

（二）竞赛背景

为推动人工智能技术在教育与工业场景中的深度融合，培养学生在AI视觉领域的实践能力与创新思维，“AI视觉应用创新挑战赛”应运而生。大赛面向广东省本科和高职院校学生，以AI视觉检测为核心，聚焦AI视觉技术在工业生产实际场景中的应用。通过场景构建、模型训练与部署等多维度考核与评估，全面提升学生对人工智能技术的理解与实践能力。

参赛团队将围绕检测模型的构建、优化与实际表现进行角逐，同时考察其在数据处理、场景设计与问题解决等方面的综合能力。

竞赛旨在为学生搭建一个技术实践与交流展示的平台，通过实际项目和真实案例的设计，助力高校培养面向未来的人工智能人才，为产业发展输送更多具有实践能力和创新精神的优秀学生。

二、参赛要求

（一）参赛对象及要求

广东省各高职院校的人工智能、计算机、电子信息、自动化、机械等相关信息类技术专业以及对人工智能感兴趣的在校学生，以团队形式参赛。每个参赛队伍人数为1-5人（不含指导老师），允许校内跨年级、跨专业组队，不可跨校组队；每人只能参加一支队伍，可配1-2名指导老师；指导教师必须是参赛队伍所在学校在职教师，可以指导学生进行组队、知识技能训练，但现场参赛必须由参赛学生独立完成。允许一个学校最多5支队伍报名参赛。

（二）赛制介绍

竞赛分为初赛和决赛，其中：

（1）校级赛：学校可组织校内赛，由各校自行组织评审，推选出参加省赛评选的参赛队伍。

（2）省级赛分为初赛与决赛，每校参赛队伍数不多于5队。

（3）省级赛初赛形式为网络评审。

（4）省赛决赛形式为现场决赛。

三、初赛任务

（一）高职组竞赛任务

本命题要求参赛团队设计并实现一个基于赛题设备的AI深度学习外观缺陷检测等应用场景，聚焦基于深度学习外观检测场景，检测类型包括但不限于消费电子、农业产品、纺织品等产品的外观缺陷检测。参赛团队需自行完成算法应用场景设计、检测物准备、数据采集、数据处理、模型训练、模型推理与部署等，通过算法优化对识别物进行自动化的精准检测。

参赛团队应从以下方面去设计并完成竞赛任务：

1、场景设计

参赛团队需自行设计算法应用场景，需以PPT及视频形式展示项目的整体设计与实现过程，包括：场景设计、识别物设计（20个）、数据采集、数据标注、模型构建等，展现团队对项目的系统性理解和实施能力。

2、模型性能

模型性能测试旨在评估模型在处理实际任务时的效率，需以现场展示的形式，在限定时间内展示模型对指定数量检测物的推理任务，展示参赛团队所构建的模型在复杂场景下的响应速度。

3、模型质量

模型质量测试旨在评估模型对检测物的识别准确性，体现其在实际场景中的应用价值和可靠性。参赛团队需以现场展示的形式，通过构建的模型对检测物进行识别，展示模型检测的精准性，以及展示数据增强、模型优化等技术手段，说明如何提高模型的准确率，并阐释这些优化的实际效果。

（二）材料提交

所有参赛队伍必须提交作品材料（电子版）一份，材料内容包括：

1、参赛队伍基本信息，包括学校/学院的名称、成员信息、作品名称;

2、参赛作品报告，需对参赛作品进行详细的描述，包括项目背景、市场分析、商业分析、产品介绍、功能介绍、创新点、作品实物图片等材料；

3、模型文件，如：name.ONNX及name.txt；

4、项目目录，包括采集、训练、测试的脚本，以及equirements.txt文件；

5、参赛作品路演PPT，要求突出作品报告主要内容；

6、实物演示视频（视频时长控制在2分钟内），能够展现作品功能的运行效果；

7、作品材料统一打包为一个压缩文件 (zip 格式)，命名为“AI视觉应用创新挑战赛+院校+作品+参数选手.zip”，通过邮件形式发送。（具体邮箱地址后续通知）

四、决赛任务

专家评委依据评分标准对参赛作品进行评审筛选。

决赛阶段采用答辩形式，包括作品介绍、展示和答辩。作品介绍和展示时间为10分钟，答辩时间为10分钟。作品介绍和展示过程中，主要介绍参赛作品的技术实现、应用创新、效果演示等。

五、评分标准

（一）高职组评分标准

为符合本赛项主题，参赛队伍需提供基于AI深度学习外观缺陷检测场景设计的作品，否则评审时将视其为无效作品。参赛队伍需提供可视化的评价方式，用于评价模型准确率，需在现场展示完毕后，根据规则自动生成文件夹，包括检测原图、检测结果图（带检测框），以及自动存储的.csv文件。

考核评分标准如下：

评分点	内容说明	权重
完整性	重点考察的方案完整性，设计文档应该至少包含可行性分析、模块或产品架构详细设计、案例展示等，评委可根据方案的领域或者性质综合考虑以上之外的因素。	10%
价值性	重点考察方案的可应用性，包含方案的推广价值、市场容量及可转化程度等。	5%
创新性	重点考察方案的原始创意价值，包含新理念、新技术等。对于抄袭或直接模仿的，该部分不能得分。	5%
先进性	重点考察方案的先进性，包含方案所依附的理论或者理念的科学性、技术架构及运用的先进性。	5%
团队协作	重点考察团队分工的合理性、团队协作的高效性、成员间的协调能力和共同解决问题的能力。	5%
场景答辩	重点考核作品的场景设计，包含场景介绍、过程介绍、数据评价等方面，详情查看以下场景答辩具体评分标准。	20%
模型性能	重点考核作品的模型性能，在规定的时间内完成模型推理，详情查看以下模型性能具体评分标准。	20%
模型质量	重点考核作品的模型质量，通过对规定数量的检测目标进行正确识别统计，详情查看以下模型质量具体评分标准。	30%

高职组场景答辩、模型性能、模型质量考核具体评分标准如下：

1、场景答辩

评委将从以下三方面进行评分：

（1）场景介绍：

· 清晰描述所选场景的背景，包括其应用需求、解决的问题及设想目标。

· 强调场景设计的创新性以及在工业或教育等领域的潜在实际价值，以及其技术解决方案的独特之处。

· 团队需自行设计检测物，检测物数量参考规则要求，单个参赛队伍、参赛作品的检测物样本不得完全重复。

（2）过程介绍：

· 详细说明场景构建的关键步骤，包括检测物的准备、数据采集方式以及标注流程、模型构建，突出团队在搭建实验环境中的技术能力。

· 可通过图片、视频或操作流程图直观展示具体的实施过程，帮助评委更全面了解项目的实际完成情况。

（3）数据评价：

· 说明所使用数据集的规模、特点及处理方式，包括数据量、类别分布和标注的质量。

· 介绍模型的核心技术架构及训练脚本的设计亮点，阐释团队如何通过数据清洗、特征提取等优化步骤提升数据质量。

· 团队通过可视化展示数据和训练结果，以直观展现工作成效和技术路径。

2、模型性能

评分标准：

· 若模型推理用时在规定时间内完成，得满分。

· 若超过规定时间，将按每单位超时扣分，扣分上限为该项满分。

· 推理用时：评价20个检测物的检测用时，160秒内完成，得满分。超过160秒，每增加1秒，扣0.5分，扣分上限为该项满分。

3、模型质量

评分标准：

· 通过对20个检测目标的正确识别数量进行统计，每成功识别一个目标得相应分。

· 若检测成功的目标少于10个，则该项得0分。

· 若检测物中任何一项识别任务失败或缺失，则视为该检测物整体识别失败，不得分。

六、保障措施

（一）组织保障

为保证赛事工作顺利安全，组委会制定比赛安全相关预案，设置后勤保障组，采取切实有效的措施保障比赛期间参赛师生及工作人员人身安全。

1、比赛环境

比赛组委会在赛前组织专人对比赛现场、住宿场所和交通保障进行考察，并对安全工作提出明确要求，做好比赛安全预案。对于赛场布置，器材和设备等必须符合国家有关安全规定，组织有关人员排除安全隐患。

赛场周围设立警戒线，防止无关人员进入比赛现场，以免干扰比赛组织工作，及预防意外事件发生。比赛现场按照有关要求为参赛选手提供必要保护措施。

赛场环境中人员密集，车流人流交错，将设置安全指示标志外，增加引导人员，视情况开辟比赛备用通道。

比赛期间，组委会和承办单位做好相关安全保护措施，以确保比赛期间选手、指导教师、评委及工作人员的人身安全。

2、参赛团队责任

（1）各参赛学校应为参赛团队队员和指导教师购买大赛期间的人身意外伤害保险。

（2）各参赛学校需制定参赛安全管理制度及预案，遵守承办学校安全有关规定，对所有选手、指导教师及领队进行安全教育。

（3）各参赛学校须加强对参赛队员及指导教师安全管理，做好与承办学校赛场安全管理衔接。

（4）各参赛团队队员及指导教师须签订《参赛安全防范工作承诺书》，严格遵守参赛安全防控相关规定，并承担相应责任。

3、应急处理

比赛期间若发生意外事故，发现者应第一时间向比赛后勤保障组报告，同时采取处置措施。比赛组委会应立即启动安全预案予以解决，同时向大赛组委会报备。赛事期间若出现重大安全问题将暂停比赛。

（二）赛事纪检与仲裁

为确保赛事公平、公正，确保各参赛团队正当权益，根据组委会相关规定和要求，比赛设置纪检组和仲裁组。

1、纪检组职责

负责监督比赛现场评委和参赛团队的作品以及现场纪律，督促赛场工作人员维持赛场秩序。

2、仲裁组职责

负责受理比赛参赛团队的申诉和评审组有争议的评审意见，仲裁组根据比赛规则给出最终裁定。

七、竞赛设备（推荐）

参赛队伍需要将最终可运行程序部署在AI视觉检测硬件设备上，参赛队伍可以使用已有设备进行部署和测试，但设备性能参数不可高于竞赛组委会推荐的AI视觉检测竞赛设备。推荐统一使用竞赛组委会指定的AI视觉检测竞赛设备，该设备具备较高的边缘算力和丰富的拓展功能，可有效提高参赛队伍任务完成效率。竞赛组委会统一提供的AI视觉检测竞赛设备性能参数如下：

 

设备名称	关键技术参数
AI+教学实验平台	一、总体介绍 AI+教学实验平台是一款专为高校设计的AI实验与实践教学平台，支持课堂教学、技能实训、竞赛及跨学科应用场景。平台采用软硬一体化设计，集成高性能智能边缘算力终端、视觉暗箱、高精度摄像头、镜头、视觉系统调节器等模块，内置丰富的实验资源、实验环境、场景模型实验及行业真实场景案例，覆盖人工智能数据采集、模型训练、推理可视化、模型部署的全过程。 二、硬件配置 1、视觉暗箱系统：可稳定光源并支持灵活调整相机、光源，适配多种检测需求。 2、光源：白色光源（6000-7500K）。 3、检测相机：600万像素USB 彩色面阵相机，分辨率为3072×2048；镜头分辨率高达1000万。 4、识别相机：300万摄像头，分辨率为1920×1080。 5、智能边缘算力终端：i5处理器、1T固态硬盘、16G内存，支持高效计算与存储。

八、其他

（一）赛事咨询

联系人：曾老师 18565630627（微信同号）

（二）赛事交流

其它未尽事宜，将在赛前向各参赛选手做详细说明。

欢迎各队伍成员及指导老师进群获取最新赛事咨询。为更好维护群交流环境，有效解答各位领导老师及参赛学生的有关赛事疑问，请各位入群后修改一下群昵称为“学校名称+姓名”。

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