IEEE BigData 2022 | 同济大学第一届面向智能道路巡检的城市数字孪生（征稿与竞赛）...

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IEEE BigData 2022

研讨会征稿与竞赛

第一届面向智能道路巡检的城市数字孪生（UDTIRI），快来赢取2500美刀奖金！

伴随着人工智能的快速发展，如今社会城市建设进入了全新的“智慧城市”时代。人们利用如机器学习、大数据、高性能计算、数据融合和计算机视觉等城市数字孪生技术，使得各种城市系统更加智能化，彻底改变了原有的依靠人工进行建设与维护的格局。

过去看来十分复杂与困难的城市建设与管理问题，在这些全新的方法面前将会变得非常简单，你甚至仅需坐在电脑面前，就可以扮演“创造者”的角色—建设出更美丽繁荣的城市。数字孪生的引入，给城市建设带来了革命性的改变，这些全新的方法正在被越来越多的学者接受、使用和推广。

人工智能和城市数字孪生技术可以说是城市建设的未来，他所给人们带来的便利与效率，已经让越来越多的人看到：城市数字孪生技术代替传统人工的趋势已经不可阻挡！

研讨会

▌1.研讨会简介：

当前，构建数字城市，推动城市社会数字化转型已成为未来社会发展的战略要冲。在互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术高歌猛进的同时，与物理世界对应的数字孪生世界亦在加速成熟，眼下，数字孪生技术已经在城市建设方面如城市治理、城市基础设施等领域得到了广泛应用。

数字孪生工厂、数字孪生城市等也在由概念走向落地，新业态、新应用、新方案、新成果层出不穷。本次论坛对于推进数字孪生，发展智慧城市，都具有深远的探索意义。

第一届应用于智能道路巡检的城市数字孪生Workshop（Urban Digital Twins for Intelligent Road Inspection，简称UDTIRI，网站：https://sites.google.com/view/udtiri-workshop/workshops/bigdata-2022）旨在汇集行业内科研学者，就面向智能道路巡检与智慧城市的数字孪生技术（如计算机视觉、深度学习、机器学习、智能感知等）讨论目前本领域内亟待解决的问题，并发掘广大学者之间的合作交流，进行头脑风暴、交流与展示。

本届研讨会为线上模式，形式：

① 同行评议后录用的论文报告；

② 学者之间的交流讨论；

本届UDTIRI Workshop将从 2022年9月20日起接受论文投稿，录用论文将发表于IEEE。

• 投稿链接为：https://wi-lab.com/cyberchair/2022/bigdata22/scripts/submit.php?subarea=S43&undisplay_detail=1&wh=/cyberchair/2022/bigdata22/scripts/ws_submit.php

如有任何疑问，请发送电子邮件至：rui.fan@ieee.org

▌2.研讨会重要时间节点：

• 截稿日期：2022年11月01日 

• 通知日期：2022年11月16日 

• 全文最终稿提交：2022年11月25日

• Workshop日期：2022年12月17-20日

▌3.本届Workshop组织者（Chairs）：

▌4.Committee成员：

▌5.投稿模板与主题：

论文模板与IEEE BigData 2022主会模板相同，具体投稿要求请见Workshop官网（https://sites.google.com/view/udtiri-workshop/）。论文征集范围包括但不限于：

①Big data for road condition assessment;

②Self/un-supervised machine learning approaches for intelligent road inspection;

③Real-time deep learning inference for intelligent road inspection;

④Multi-modal 3D modeling for urban digital twin.

UDTIRI竞赛

▌1.竞赛简介：

在各种AI技术深入城市建设之前，城市的建设与维护一直有很多令人头疼的问题，尤其是其中城市基础设施建设与维护中，许多城市道路由于过度使用或是老化，出现了各种缺陷，十分影响通行车辆乘客的舒适度与安全性。如何及时识别并且定位各类道路缺陷，如坑洞，裂痕等，使得城市道路更加安全舒适，同时也使得城市面容更加美观，成为困扰各个城市养路部门的一大难题。

由于如今社会车辆数量的急剧增加，传统人工方式进行道路检修与维护的成本与效率都成为了其“痛点”，效率低下，成本高昂。维护工人们十分辛苦，需要投入大量的精力去找到这些缺陷并填充修复。而如今在发展数字孪生，建设智慧城市的过程中，我们应当用更为先进，高效的办法去解决传统方法的弊端。因此，我们号召大家采用各类AI算法（新兴的机器学习，深度学习）方法，建立出能识别并定位道路缺陷的模型，展现出智慧城市建设的巨大潜力与优越的性能！

▌2.竞赛内容：

本届UDTIRI竞赛的目的旨在希望能够将当前主流的计算机视觉的AI技术：深度学习等方法应用在城市道路缺陷目标实例分割任务中。

①要求参赛队通过须使用主办方给定的原创道路缺陷数据集，利用不同算法进行学习与训练，得到属于自己的检测模型，要求最终达到能有效对道路坑洞与缺陷进行实例分割。

②参赛队还应在提交模型时对自己的成果进行思路与所使用算法的说明，要求介绍清晰明了。

③各参赛队应体现创新，实用的设计理念，所提交的模型能以更好地性能指标完成主办方指定的检测任务，并根据实际最终的指标进行排名。

▌3.参赛要求与赛事安排：

（一）参赛要求

以团队或个人为单位报名参赛。每个团队的参赛成员不多于3人，须为项目的实际成员，参赛团队不可盗用他人项目参赛。

（二）赛事安排：

报名截止：2022年10月25日 

模型提交：2022年11月28日前

比赛时间：2022年11月 

结果公布：2022年11月30日

（三）竞赛具体规则及数据集、模型投递见链接：

https://github.com/LiJiahang617/UDTIRI-Competition/blob/main/README.md

▌4.竞赛报名：

报名时间：2022年10月25日前 报名请发送email至：2230745@tongji.edu.cn

▌5.评比办法说明：

按照实例分割的通用性能指标：mAP，算法复杂度，时效性等方面进行综合评价，对相同任务的所有参赛队算法进行排名，得出结果。

▌6.奖项设置（奖池共$2500）：

ClearMotion特等奖（冠军）：奖励$1000；

• 一等奖：排名前5%参赛队获得$600；

• 二等奖：排名前8%参赛队获得$500；

• 三等奖：排名前12%参赛队获得$400；

所有奖项按最终主办方评审后颁发；

本次竞赛奖项最终解释权由同济大学RAIL实验室所有。

▌7.主办单位：同济大学机器人与人工智能实验室（RAIL），Clearmotion

▌8.联系邮箱：2230745@tongji.edu.cn

END

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