在2020年第二届华为云人工智能大赛•无人车挑战杯赛道中，“华中科技大学无人车一队”借助华为云一站式AI开发与管理平台ModelArts及HiLens端云协同AI开发应用平台，进行无人车模型开发与部署，最终夺冠，获得20万奖励（10万现金+10万代金券）。战队撰文分享其参赛体验，包括无人车比赛的整体方案，多维数据处理及行驶控制的能力等。 1.   比赛背景第二届华为云无人车挑战杯大赛，相比第一届大赛，难度更大，赛道环境更加接近真实的道路。在比赛中，无人车需要从发车区出发，通过车道线循迹沿“8”字形赛道在不能压线和触碰挡板的条件下行走一周半后，准确地停入到停车区。在小车行驶期间，需要完成交通信号灯识别、斑马线识别、机器人动态避障、挡板区循迹、限速/解限速标志识别、精准停车等任务。无人车不仅需要完美无误地完成所有的任务，在速度上也有要求，在总决赛中，无人车需要在70s内完成所有任务，时间加分项才能为满分。在比赛中，华为云ModelArts一站式AI开发与管理平台，给参赛选手提供全流程的AI模型开发环境，助力参赛选手高效地完成检测任务中模型的训练，HiLens端云协同AI开发应用平台帮助参赛选手快速地完成模型在端侧设备上的部署和加速。华为云无人车挑战杯在由上海交大学生创新中心智能制造实验室自主研发的无人车的基础上，结合华为云人工智能平台，全面锻炼和提高赛队的AI解决方案能力及无人驾驶编程技巧。图1‑1 华中科技大学无人车一队的后浪图1‑2 华为云无车人挑战赛总决赛现场2.   整体方案无人车比赛整体解决方案如图2‑1所示，比赛主要分为三个部分，ModelArts做模型的在线训练，HiLens Kit做模型的部署，无人车上工控机的通过ROS将各个节点整合到一起，做无人车底盘的决策和控制。通过华为云ModelArts一站式AI开发与管理平台完成数据标注、模型训练、模型转换等工作，得到可供HiLens Kit前向推理的卷积神经网络的模型。HiLens Kit通过自带的相机采集图像，通过技能部署进行模型的前向推理和加速，HiLens Kit搭载着高性能的华为人工智能芯片昇腾310，针对卷积神经网络进行了优化，在模型的前向推理过程中可发挥出强大的算力。HiLens Kit完成红绿灯、限速/解限速标志识别、斑马线的目标检测识别，通过Socket通信，将检测结果传给无人车上的工控机。无人车上工控机处理激光雷达的点云数据，做Slam建图和运行中的实时定位，工控机处理USB摄像头的采集的车道线数据，做车道线的识别，再通过ROS将所有节点信息做整合，做底盘电机和舵机的决策控制。3.   ModelArts模型训练ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI市场功能，能够在市场内与其他开发者分享模型，其功能总览如图3‑1所示。在比赛中，我们通过ModelArts平台完成了数据标注、模型训练和模型在线转换等工作，并且通过ModelArts做模型的线上部署，检验模型的精度效果。3.1.  任务分析本次大赛涉及6类目标的检测识别：红灯、绿灯、黄灯、限速标志牌、解限速标志牌、斑马线,如图3‑2所示。无人车在运行过程中，对目标采集的图像涉及不同的视角和距离，而且比赛场地光强未知，所以对于目标检测任务，要充分考虑到目标不同视角的刚体形变、不同距离的尺度变化、不同环境光强的变化以及无人车运行中的运动模糊。无人车根据检测的结果做出相应决策和控制，对目标检测的精度要求很高，一但误检或漏检，小车的控制就会出错，而且小车在赛道上快速运行，所以对目标检测的速度也要求较高，一但小车看见目标，需要快速输出检测结果。3.1.  数据标注数据标注采用ModelArts中的数据管理功能，进入ModelArts平台的数据标注模块，创建数据集，选择物体检测，添加标签集。既可以选择手动标注，也可以在手动标注一部分后选择智能标注，最终再修改确认智能标注。当数据集较大的时候，智能标注可以有效降低数据集标注的工作量。通过创建标注团队，将数据集分配给团队队员，团队合作加快数据集标注速度。3.3.  数据增强我们模型训练的数据集大部来自HiLens Kit拍摄的不同环境下的视频序列，数据集中图像的重复比例较大，有必要将重复的图像做一些删除，对数据集做数据增强实现数据扩增，解决由于图像数据量较少带来的模型过拟合的问题。在比赛中，我们参考2018年的论文《Albumentations: fast and flexible image augmentations》开源的代码做数据集的扩充，开源代码网址：https://github.com/albumentations-team/albumentations。该项目对于数据的扩充采用颜色空间变换、模糊、亮度调整、黑白、压缩、随机噪声等30余中数据扩充办法。由于我们比赛中要识别的对象，颜色是很重要的一个特征，例如：红灯、黄灯、绿灯三种灯的颜色，限速标识的红色和解限速标识的黑色，颜色变化相关的数据扩充，会造成数据颜色特征的丢失。红灯、黄灯、绿灯三种灯分别在左、中、右三个位置，交通灯亮的位置，也是区分三种灯的很重要的特征。所以对数据集的扩充，去掉了色彩变换和水平翻转的数据扩充办法。数据扩充采用扩充方法级联的方式，如图3‑4所示，更大程度上，减小数据之间的相似性，增加图像数据的多样性，数据增强的效果如图3‑5所示。3.4.  模型训练通过数据增强，减小了数据之间的相似性，增加了数据多样性，最终选用了6031张图像数据做模型训练。模型训练我们选用的是华为云AI市场里面基于TensorFlow框架的YOLOv3_Darknet53的网络。在训练时，采用COCO数据集上的预训练模型，训练完后，通过模型转换功能将TensorFlow的PB模型转换成Ascend类型，以支持在HiLens Kit的Ascend 310 AI芯片上做模型推理。YOLOv3是典型的一阶段的目标检测网络，图像输入为416*416条件下，COCO数据集上测试的mAP的分数为31.0，模型转换后在Ascend-310推理速度：17.8ms/pic，是目前速度和精度最为均衡的目标检测网络之一，其网络结构如图3‑6所示。YOLOv3采用Darknet53作为backbone，Darknet53大量使用类似于ResNet的残差跳层连接，从而可以加深网络的深度，特征提取可以提取出更高层的语义特征，并且为了降低池化带来的梯度负面效果，作者直接摒弃了pooling，用conv的stride来实现降采样，在这个网络结构中，使用的是步长为2的卷积来进行降采样。YOLO v3中采用类似FPN的上采样和特征融合的做法，在多尺度的特征图上做检测，大大加强了对小目标检测的精确度。YOLOv3采用固定anchor对目标的位置做预测，图3‑6中输出的y1、y2、y3分别对应着32倍、16倍和8倍图像采样结果，32倍降采样的感受野最大，适合检测大的目标，所以在输入为416×416时，每个cell的三个anchor box为(116 , 90)、 (156 , 198)、 (373 , 326)。16倍适合一般大小的物体，anchor box为(30 , 61)、(62 , 45)、 (59 , 119)。8倍的感受野最小，适合检测小目标，因此anchor box为(10 , 13)、(16 , 30)、(33 , 23)。y1、y2、y3中每个cell回归边界框预测4个坐标，tx , ty , tw ,th。如果目标cell距离图像左上角的距离是(cx ,cy)，且它对应边界框的宽和高为pw , ph ，如图3‑7所示，那么网络的预测值为：在ModelArts中做模型训练和调优参数相关设置如图3‑8所示，使用ModelArts中可视化工具做训练过程可视化结果如图3‑9所示。模型训练完成后，通过在线的模型转换工具，转换为.om的模型，以供在HiLens Kit上做推理。4.   HiLens技能开发和模型部署华为HiLens为端云协同多模态AI开发应用平台，提供简单易用的开发框架、开箱即用的开发环境、丰富的AI技能市场和云上管理平台。HiLens Framework封装了丰富的视频分虚算法基础组件，如图像预处理、模型推理等，开发者只需少量代码即可开发自己的技能。HiLens Studio提供在线的开发环境，可以方便的在线编写和调试技能代码。管理控制台提供模型管理、技能开发等功能，供用户在云侧管理模型和技能，一键安装技能到端侧设备。在比赛中，我们使用HiLens Kit端侧设备做模型推理，线上开发好的技能可以一键部署到HiLens Kit上。4.1.  检测任务的Skill开发如图4‑2所示在本次无人车比赛中，我们团队开发了3个Skill，get_pic是用HiLens Kit采集图像数据并通过socket通信传给主机，做数据集采集使用；yolo-v3-v1-test是用来在测试模型的精度效果，不加与工控机通信代码；uac-yolov3-v1是在无人车实际行驶时的技能，在比赛中采集图像进行模型推理并与工控机通信。在做检测任务的技能开发，我们首先利用HiLens Studio的开发环境和HiLens Framework，在线做模型前向推理的测试，HiLens Studio开发环境如图4‑4所示，代码流程如图4‑3所示，先初始化HiLens、摄像头和加载模型，接着进入一个循环，读取摄像头采集的图像，做数据预处理，HiLens读取摄像头的图像为YUV格式，需要转为RGB格式，以及将图像resize为（416，416），以便做模型推理。模型推理通过调用HiLens Framework封装好的API，做模型前向推理的计算。由于Ascend310不支持模型后处理的计算，所以这一部分需要通过软件来做，后处理主要包括，从模型输出的特征矩阵中解码出检测框的位置、类别、置信度等信息、NMS筛选检测框等，最后输出结果。在结果后处理阶段，我们也加入了一些小技巧，以提高检测任务的准确率：l  对于6类目标我们分别采用不同的置信度阈值做筛选，交通灯和斑马线需要在较远的距离就识别到，置信度阈值我们设置为0.5，而限速/解限速，为确保检测正确性，置信度设置为0.9。l  对于红绿灯和限速/解限速，通过计算目标框中图像的红色分量值，来纠正检测的错误，例如，但检测到红灯，必须红色分量值大于0.15，才认为正确，否则视为错误。对于检测到绿灯或黄灯，必须红色分量小于0.1，才认为正确。l  同理，对于斑马线的检测，将目标框图像二值化，白色像素占比大于0.3，才认为检测正确。最终，我们在HiLens Studio对决赛现场的图像做测试，测试了700张图像，只有23张图像检测错误，目标漏检的也很少，而且都是在角度很偏的时候，漏检率在5%以内。在HiLens Studio技能代码做完了测试之后，在“技能管理”里面，创建一个新的技能，导入在HiLens Studio里面的代码，加入与工控机通信的部分，就完成了检测任务加上通信的技能开发，然后将技能在线安装到端侧设备HiLens Kit上。下一次HiLens Kit启动后，就会自动启动技能。4.2.  HiLens的通信在无人车比赛中，HiLens Kit通过网口采用Socket通信与工控机或PC机进行通信，Socket网络通信框架如图4‑5所示，Socket是应用层与TCP/IP协议族通信的中间软件抽象层，它是一组接口。在设计模式中，Socket其实就是一个门面模式，它把复杂的TCP/IP协议族隐藏在Socket接口后面，对用户来说，一组简单的接口就是全部，让Socket去组织数据，以符合指定的协议。Socket通信分为基于TCP和基于UDP两种。TCP协议是基于连接的协议，需要先建立可靠的连接，而UDP不需要事先建立可靠的链接，而是直接把数据包发送出去，是不稳定的连接。在图像数据集采集时，通过Socket通信传输视频数据，数据量大且不必要求每一个数据包都准确接收，我们采用Socket UDP通信，传输视频数据。在HiLens Kit做目标检测任务时，客户端数据少又需要稳定可靠的传输，所以我们采用基于TCP协议的Socket通信，基于TCP协议的Socket通信如图4‑6所示。5.   ROS无人车决策控制无人车上由车上的工控机完成各项数据的处理和融合，进行无人车的决策控制。通过处理激光雷达的点云数据，做Slam建图和运行中的实时定位以及挡板区的循迹，处理USB摄像头的采集的车道线数据，做车道线的识别，通过Socket通信接收来自HiLens kit的目标检测的结果。如图5‑1所示，无人车的控制方案主要包括：车道线循迹、挡板去循迹、斑马线停车及避障、限速和解像素、发车和停车、建图和定位，通过ROS整合各个节点的消息，将多种数据进行多模态融合，进行无人车控制状态机的切换，给驱动控制发送不同的速度和方向指令，驱动控制将速度和方向信息转为无人车底盘的电机速度和舵机打角指令，通过串口发送给无人车驱动，最终实现无人车完美高效地完成整个比赛任务。5.1.  车道线识别在本次比赛中，车道线的识别也是本次比赛的一个难点，无人车上USB camera的位置低、视角窄导致大部分时间只能看到单线，再加上工控机的性能较弱，对图像相关处理速度较慢。对于车道线识别，我们没有采用比赛方提供的例程，而是从实际驾车思路出发，想办法得到道路的中线，通过中线推算偏差。车道线识别的流程如图5‑2所示，首先将图像二值化，通过膨胀与腐蚀，将车道线线条的断裂给补上，小车在运行中，车道线总是会交与图像的左、右、下三条边，所以在这三条边上搜索车道线基本点，根据搜索到的基本点搜索边线。由于摄像头固定，采用提前标定好的透视变换矩阵将图像变换到俯视图。由于在搜索车道线基本点可能会搜索到多个，例如图5‑3搜索到3个基本点，从而会搜到多个边线，所以需要对边线进行筛选，提取车道线。将车道线做一次拟合，由于道路宽度固定，所以可以通过拟合的车道线计算出中线。根据中线的计算结果，即可求解偏差。在图像计算中，通过采用python的numpy矩阵操作代替大量python低速循环进行计算加速，精简计算流程，（640，480）的图像在工控机计算帧率平均可达到46fps。5.2.  激光雷达挡板区循迹与无人车定位无人车上的激光雷达传感器可扫描到无人车周围360度的障碍物的信息，可以用来做挡板区的循迹和无人车的实时定位。雷达数据的可视化展示如图5‑4（a）所示，雷达的点云数据组成了无人车行驶的车道，可采用和车道线相似的处理办法，采用搜索雷达右半部分0-75度的范围，拟合右边线，从而计算中线，求取偏差。具体处理过程可参考车道线处理方案，此处不再赘述。无人车Slam建图和定位的方案，现已经很成熟， GitHub、GitLab等开源平台也有很多非常棒的基于ROS的激光Slam项目和定位方案，我们采用开源的rf2o将激光雷达数据转为里程计信息，通过AMCL做定位，采用Gmapping建图，ROS开源社区（http://wiki.ros.org）都有详细的介绍，此处不再赘述。5.3.  多模态融合的无人车决策控制在HiLen Kit部署的技能，尽管采用一些技巧提升了图像的识别准确率，但也并非百分百准确。无人车在行驶过程中，存在运动模糊、未知光源干扰、反光灯等问题，尽管制作数据集考虑了此类情况，但是还是会有影响。我们采用了数字滤波中常用的的窗口滤波处理来做图像信息的后端处理。l  采用长度为k的定长队列做为观察窗口l  选取k个元素中出现最多类别作为当前阶段预测类别在小车行驶过程中，将ROS节点的各个信息，做多模态融合，实现无人车不同状态下切换，如图5‑6所示，无人车完成起步、斑马线停车避障、挡板区循迹、限速/解限速、精准停车等任务。6.   联合使用ModelArts和HiLens体验在此次华为云无人车大赛中，联合使用ModelArts和 HiLens，这全流程的解决方案对项目的完成提供了高质量的服务。ModelArts提供全流程的AI开发平台，数据管理、模型训练、在线部署，都方便高效；HiLens提供了端云协同的AI开发平台，大大降低了嵌入式平台开发门槛，实现模型高效快捷的端侧部署。我们在使用华为云的全栈式解决方案之前，也接触过一些其他的AI解决方案，但是无论是云还是端都没有华为云ModelArts和HiLens的联合使用便捷高效。其便捷高效主要体现在以下几个方面：（1）数据管理平台支持数据上传、存储、标注、处理一体化服务；（2）ModelArts提供了各种配置好的开发环境，支持各种深度学习框架的开发；（3）ModelArts的AI市场提供了丰富的网络模型，提高开发者开发效率；（4）ModelArts支持模型在线部署和测试，可提供网络接口供物联网设备实现云端协同；（5）HiLens的HiLens Framework，丰富的API解决了驱动和图像接入问题，自带媒体数据处理库，支持各种自定义操作；（6）HiLens Studio开发环境可在不需要硬件的条件下，做模型的测试和代码的调试；（7）HiLens技能管理平台可对技能直接做在线的部署和切换，方便、快捷。（8）HiLens的技能市场，提供了丰富的开发好的技能，开发者可以站在巨人的肩膀上做开发，提高开发效率。

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【历届比赛资料合集】供大家学习和参考。赛事类别赛事名称锦囊1锦囊2锦囊3锦囊4锦囊5赛事介绍学习资料精彩回顾经验分享赛事风采软件精英挑战赛2021年华为软件精英挑战赛赛事规则赛事回顾2020年华为软件精英挑战赛赛题介绍赛后感言冠军分享软件编程系列赛2021华为区块链高校大赛赛题详情学习课堂直播交流颁奖典礼第七届“互联网+”大赛产业命题赛道·华为云PaaS命题系列赛题详情学习课堂赛题解读“科芯杯AIPA”天津经开区互联网+青年创新创业大赛赛题详情学习课堂华为云智慧校园应用创新大赛（上海）赛题详情学习资料校园大使“数智时代·软见未来”华为云重庆软件创新大赛赛题详情学习资源上海理工大学首届智慧校园应用开发设计大赛赛题详情培训课程华为云DevCloud开发者大赛.智慧摊位管理系统赛题详情学习资料直播答疑华为云DevCloud开发者大赛.广场摆摊大作战赛题详情直播答疑思路分享2020年辽宁省大学生计算机系统与程序设计竞赛赛题说明学习课堂直播讲解华为云DevCloud啤酒配送趣味学习赛赛题详情算法课程获奖展示华为云DevCloud啤酒供需数字化管理系统开发赛赛题详情学习课程超级攻略华为云DevCloud软件编程大赛.口罩配送大作战赛题详情获奖展示华为云DevCloud软件编程大赛.市政口罩管理系统赛题详情学习资料AppCube低代码开发竞赛赛题详情学习指导人工智能系列赛人工智能大赛赛题详情学习资料获奖展示“智联重庆·渝见未来”华为云人工智能大赛（算法赛道）赛题详情学习课堂“智联重庆·渝见未来”华为云人工智能大赛（创新创意赛道）赛题详情学习课堂第七届“互联网+”大赛产业命题赛道 · 华为云EI专区赛题详情学习资源开学季！“互联网+”AI创新实践赛赛题详情入门宝典2021华为云AI Gallery众智创新挑战赛赛题详情中国-东盟数字创新大赛（人工智能赛道）赛题详情获奖展示云聚沈抚 · 智赢未来 沈抚示范区·“华为云杯”2021全国AI大赛赛题详情学习课堂获奖展示2021第三届华为云人工智能大赛 · 无人车挑战杯赛题详情获奖展示“常高新杯”首届华为云全国工业互联网应用创新大赛赛题详情获奖展示全国人工智能创新应用大赛-MindSpore开源框架工程化应用专题赛赛题详情学习资料“华为云-东吴杯”2021数字化转型创新应用大赛·企业赛道赛题详情“华为云-东吴杯”2021数字化转型创新应用大赛·创客赛道赛题详情获奖展示“华为云杯”2021人工智能应用创新大赛·创客赛道赛题详情超级攻略“华为云杯”2021人工智能应用创新大赛·企业赛道赛题详情华为云“云上先锋”· AI挑战赛赛题详情“华为云杯”2020人工智能创新应用大赛赛题详情2020GDE全球开发者大赛·KPI异常检测赛题详情参赛分享获奖展示2020年东风公司智能制造大数据创意大赛赛题详情“数创未来，智汇两江” 华为云人工智能大赛赛题详情获奖展示2020第二届华为云人工智能大赛 · 无人车挑战杯赛事介绍决赛直播获奖展示“华为杯”第二届中国研究生人工智能创新大赛赛题详情学习资料“华为云杯”2020深圳开放数据应用创新大赛·生活垃圾图片分类赛题详情学习指导“华为云杯”2020深圳开放数据应用创新大赛 ·深圳北站周边交通拥堵指数预测赛题详情“华为云杯”2020深圳开放数据应用创新大赛 ·粤港澳大湾区强降水临近预预测赛题详情2020中国高校计算机大赛·华为云大数据挑战赛赛题详情"东风出行杯“开发者创意大赛（定邀）赛题详情”华为云杯“2019人工智能创新应用大赛赛题详情指导攻略获奖展示第十六届中国研究生数学建模竞赛-华为赛题作品提交赛题详情2019第一届广西大学生人工智能设计大赛-AI实践赛事介绍操作指导华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯赛题详情组队指导获奖展示深圳开放数据应用创新大赛数据分析赛·交通流量预测赛题详情赛事指导获奖展示深圳开放数据应用创新大赛数据分析赛·货柜车到港预测赛题详情赛事指导深圳开放数据应用创新大赛数据分析赛.视频水质分析赛题详情2019天津大学生信息技术.新工科工程实践创新设计赛赛题详情平台指南华为云人工智能大赛.无人车挑战杯赛题详情DigiX人工智能校园创新大赛-华为AI开发平台实践赛事介绍指导手册鲲鹏开发者系列赛2021信创“大比武” ·鲲鹏基础软件开发赛道赛题详情2021数字中国创新大赛.鲲鹏赛道赛题详情鲲鹏应用创新大赛2021（全国赛）赛题详情获奖展示中原崛起 且看黄河·鲲鹏应用创新大赛2021赛题详情获奖展示创客北京·鲲鹏应用创新大赛2021（北京赛区）赛题详情获奖展示第五届“鲲鹏杯” 山东新动能·软件创新创业大赛暨 鲲鹏应用创新大赛2021赛题详情鲲鹏凌云·智耀津门 天津鲲鹏训练营&鲲鹏应用开发者大赛赛题详情获奖展示创新科技 智享未来·第四届“鲲鹏杯”山东新动能·软件创新创业大赛分赛赛题详情”鲲鹏入珠，向海而兴“珠海鲲鹏训练营%鲲鹏应用开发者大赛赛题详情获奖展示鲲鹏应用创新大赛2020（全国赛）赛题详情获奖展示创客北京2020.鲲鹏应用创新专项赛赛题详情学习资料获奖展示数字中国创新大赛.鲲鹏赛道赛题详情培训指导2020中国（深圳）数字经济产业·鲲鹏创新大赛赛题详情获奖展示2019华为云鲲鹏开发者大赛赛题详情学习资料获奖展示新手入门类赛事2021南京大学软件学院时间序列教学赛赛题详情学习资料直播回顾华为云AI论文精读会2021.论文算法实战赛赛题详情直播回顾华为网络AI学习赛2021-KPI异常检测赛题详情参赛指导华为网络AI学习赛2021-硬盘异常检测赛题详情参赛指导直播回顾华为网络AI学习赛2021-日志异常检测赛题详情参赛指导参赛分享爱（AI）美食·美食图片分类赛题详情学习资料获奖展示其他重点赛事2021中国（重庆）国际物联网创新大赛赛题详情学习课堂第七届“互联网+”大赛产业命题赛道·华为云IoT命题赛题详情学习课程第七届“互联网+”大赛产业命题赛道·华为云GaussDB命题赛题详情赛题解读MindSpore网络模型挑战赛赛题详情获奖展示昇腾AI初创大赛赛题详情学习资料openEuler应用迁移大赛赛题详情混合云应用创新大赛赛题详情学习材料云原生应用竞赛赛题详情获奖展示2021量子计算黑客松全国大赛·上海大学站赛题详情学习资料直播回顾获奖展示2020量子计算黑客松全国大赛·上海大学站赛题详情学习案例决赛直播获奖展示量子计算黑客松大赛赛题详情获奖展示网络人工智能黑客松大赛赛题详情参赛指南获奖展示量子计算软件创新大赛赛题详情学习文档获奖展示华为云开发者AI青年班黑客松大赛赛题详情开发指导第二届华为VR开发应用大赛赛题详情云南省大学生物联网大赛赛题详情学习资料获奖展示数据库创新应用竞赛赛题详情学习案例第二届华为云数据库挑战赛赛题详情参考方案第三届华为云GaussDB数据库挑战赛赛题详情知识学习获奖展示Huawei LiteOS设备开发实战大赛赛事介绍学习课程赛题直播获奖展示IoT创意大赛赛题详情“科普中国·数据基础设施”科普创作大赛赛题详情学习资料华为云首届技术创新大赛赛题详情获奖展示华为云TaurusDB性能挑战赛赛题详情获奖展示2019 GTS全球开发者大赛赛题详情参赛指导2019年物联网创意方案大赛赛题详情学习资料

华为云华为云互联网就业创新大赛（天津）结束啦！在本帖公布活动获奖情况！奖品兑换时间：12月27日—1月5日 （在此期间内未进行兑奖将视为自动放弃奖品）兑奖方式：私信华为云小助手企业微信号，发送个人中心华为云账号截图+姓名+学校+专业领奖方式：到指定学校领取，小助手会告知具体领取方式，不同奖品领取方式不同。奖品公示方案类奖本次作品按照评审打分*90%+投票*10%最终得出结果，投票不是唯一凭证。请私信小助手获取领奖方式。团队名称作品序号及名称团队人数获奖等级智猫76、AppCube应用的商业策划案2参与奖1等风来8、基于华为云DevCloud平台DevOps服务平台分析4参与奖1小破玩意儿9、基于华为云DevCloud营销策划1参与奖1Rainbow 11、应用魔方4参与奖2战狼队35、基于DevCloud营销策划书2参与奖2Cloud37、Cloud3参与奖2易诚47、华为营销策划书2参与奖2十二22、智能保温杯模拟促销方案2参与奖2哈哈对36、AppCube推广策划书1参与奖2一直在走神105、华为手机策划书4参与奖2浪漫满屋1001147、应用魔方 AppCube推广方案3参与奖2芋头114、华为云互联网就业创新大赛1参与奖2盎然前行3、基于智能推荐算法的低碳出行解决方案3参与奖2超越梦想队19、基于华为云互联网的智能会议厅5参与奖3舟渡14、基于华为云技术的智慧物业系统5参与奖3终极规律31、未来科技互联网5参与奖3及时救援1、基于ADAS的交通事故自动报警及机动车行驶对象标识显示系统5参与奖3智造未来4、基于掌纹特征的人脸识别测温门禁系统4参与奖3小杜小杜170、鲜度查询的智能冰箱5参与奖3组织类奖注意：1、兑奖一定要在规定日期内，过期不候2、加小助手企业微信并发送相关信息获取领奖方式3、解释权归大赛组委会所有

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作为区块链行业Web3.0 时代的引领者，DFINITY的愿景是打造全球第一个区块链计算机- Internet Computer。基础设施的商业突破不是从C端开始，而是需要越来越多的开发者建设公链生态。因此，在今年5月完成主网上线之后，DFINITY投入更多的精力在全球寻找开发者。11月15日，DFINITY与IAF联合官宣第一次举办亚洲黑客松比赛，社区反响强烈，数十支队伍参与报名。为了帮助大家更好学习Internet Computer 开发，DFINITY联合巴比特、链节点、DoraHacks先后组织了线下线上技术分享会和连续两周线上WorkShop，邀请DFINITY生态中最优秀的生态建设者深入讲解了DFINITY的开发、技术架构和已开发Demo展示。目前，大部分开发者对DFINITY技术有了初步掌握，已经迫不及待在Internet Computer上开发自己的Demo。今天，DFINITY黑客松的赛题正式公布，包括主赛题和副赛题。由DFINITY命题的主赛题，开发者需要基于Internet Computer，围绕DeFi、Dapp、NFT、Game、Social等赛道，为赋能 DFINITY生态繁荣，构建数字化和智能化的未来世界贡献创新方案。副赛题围绕进一步完善Internet Computer工具。黑客松裁判员队伍由线上线下两部分组成，线上由 D创始人兼首席科学家Dominic Williams、CTO Jan Camenisch 、以及核心技术工程师Paul Liu 亲自领衔评审项目代码以及项目创意，线下由SNZ Holding、Hashkey Capital、分布式资本、A&T Capital、原语里弄、万向区块链、Anmi Capital等社区及投资机构裁判评估黑客松现场Demoday表现。本次大赛设置了六个奖项，参赛队伍作品通过评委打分后，将决出一二三等奖以及特色奖项赢得总计高达$65K奖金。本次黑客松是打响DFINITY生态大爆炸的第一枪，明年，还有声势更为浩大的2022 DFINITY Supernova全球黑客松，我们期待更多DFINITY技术爱好者的加入！！一起来Hacking！一、黑客松日程：11月15日 开启报名12月07日 公布IC挑战题目12月07-13日 参赛队伍提交初审材料12月14日 公布初审结果12月17-18日 上海黑客松 Hacking ，截止提交Demo12月19日 上海线下Demo day二、奖项设置：一等奖：$8,000+$5,000 Grant 1位二等奖：$8,000 2位三等奖：$4,000 3位最佳新秀潜力奖：$3,000 2位最受社区喜爱奖：$3,000 1位机构赞助Bounty奖项：$3,000 5位三、黑客松赛题：[主赛题]：在IC上建立一个 开放式金融(DeFi) 项目在IC上建立一个 数字收藏品(NFT) 项目在IC上建立一个 去中心化应用(Dapp) 项目在IC上建立一个 游戏(Game) 项目在IC上建立一个 社交(Social) 项目[副赛题]（机构赞助Bounty奖项）：题目1. 在EVM 里面运行的程序，验证 ICP certification 的签名- 目的是在 EVM 合约里验证 ICP 上的交易- https://github.com/witnet/bls-solidity BLS 256 only- https://github.com/alita-moore/BLS12-381-Huff- ICP Certification 需要 BLS12-381 -https://sdk.dfinity.org/docs/interface-spec/index.html#certification题目2. Motoko library-https://github.com/dfinity ‌-签名验证的算法，比如 ed25519，secp256k1-Candid-Protobuf题目3. Motoko FFI in Wasm-跨语言调用，比如 motoko 调用 C 或者 Rust 函数题目4. 在浏览器里面运行Motoko Wasm-方便前端和后端共享代码题目5. Cycle 余额提醒-当 canister 的 cycle 不足时，发邮件提醒 （可以用 DMail )-获取 cycle 余额可以用 https://github.com/ninegua/ic-blackhole‌-需要用 heartbeat题目6. 给 Asset canister 添加功能-支持 Cache-Control-支持 /sha256/xxxxxxxxx 路径，通过 sha256 直接获取 asset-大文件分段增量断点续传 chunk-based sync四、裁判队伍：裁判(Online)：Dominic Williams | DFINITY 创始人兼首席科学家Jan Camenisch | DFINITY CTOPaul Liu | DFINITY 核心技术工程师裁判(Offline)：Neo Liang | SNZ CTO肖晓 | HashKey Capital投资总监Kobby | 分布式资本投资经理于隽 | A&T Capital 创始人沙漏时间 | 原语里弄发起人郝玉琨 | 上海万向区块链股份公司高级总监Punk | Anmi Capital 创始人五、DemoDay作品要求：• 有完整项目概述，包括项目如何利用Internet Computer为用户提供价值（可以是包含在 Github 的 README 中，也可以是单独的文档）• 有公开可用存储库的链接（例如Github）• 项目已部署并已在互联网计算机的主网上线• 项目具有后端Canister逻辑（在 Motoko 或 Rust 中）• 项目有一个可正常操作的用户界面（即除后端代码之外，还需要拥有前端界面）额外加分项：• 如果项目与互联网计算机身份认证机制（例如互联网身份、Plug钱包、Stoic 钱包等，或者您也可以创建他们自己的身份认证方法）集成，在裁判评审时，则可以获得额外加分六、评选规则:一、二、三等奖a.每个参赛团队派出一位代表， 线上或线下结合进行演讲分享b.评委根据作品完整度、技术难度、创新性、商业价值等多维度进行打分（比赛鼓励新的项目与创意，活动举办期间的工作量将作为项目评审的重要标准之一）c.根据评委评分得出最终排名最佳新秀潜力奖：$3,000 2位在项目评审中，由大学生组建的队伍可以参选。根据项目展示评委打分，获得前两名的高校队伍可获得最佳新秀潜力奖最受社区喜爱奖：$3,000 1位-参赛队伍在推特平台上转发活动海报，并文字介绍自己的项目简介与亮点，根据”转发量+点赞量”作为评判指标-参赛队伍需要在12月18日18点 现场提交相关截图，用于统计转发和点赞-参赛队伍推特平台”转发量+点赞量“排名第一且入围DemoDay团队可获得“最受社区喜爱奖”-社区投票环节严禁女巫攻击和诱导性投票，一经发现立刻取消参赛资格机构赞助Bounty奖项：$3,000 5位-参赛队伍参赛主题须符合某一个机构赞助Bounty赛题要求七、比赛注意事项：【如果你还没报名黑客松比赛】11月15日-12月13日，还未报名黑客松的点击下方报名链接报名·黑客松报名链接‌‌【已报名队伍，12月13日前提交初审材料】12月13日12:00前，参赛队长请提交项目初审材料与完整团队信息12月14日，主办方会根据提交的初审材料通知入围队伍参加线下DemoDay·初审材料提交：【初审资料】Warpspeed 2021 DFINITY×IAF黑客松‌-本次活动的最终解释权归DFINITY所有。

9月底，伴随着一场线上作品答辩形式总决赛的结束，历经几个月的2021年第三届华为云GaussDB数据库挑战赛终于在如火如荼的进行中落下了帷幕。同时，华为云GaussDB参与的由教育部与华为云数据库联合命题的第七届“互联网+”大赛产业命题赛道在10月份也终于迎来了终章。至此，华为云数据库本年度两场重要大赛画上了圆满的句号。万人角逐，最强10队突出重围获终极大奖2021年第三届华为云GaussDB数据库挑战赛以GaussDB分布式数据库相关特性为重点课题，由华为云数据库和Gauss松鼠会联合承办。华为云GaussDB数据库挑战赛自举办以来，始终秉承着“综合科研教学成果及商业需求，探索数据库领域技术问题的可行性，为需求方和开发者提供联接的桥梁”的宗旨，面向全社会开放，竭力搭建一个技术交流、人才培养、机遇共创的数据库开发者平台和生态，至今已成功举办了三届。作为数据库领域的重量级赛事，比赛的报名预热阶段就吸引了无数的行业人士，从个人开发者到企业团队都跃跃欲试。整个比赛过程中，11860位选手热情参与，组成1123个参赛团队披荆斩棘，经过初赛的紧张PK，1036支团队晋级复赛，在更为激烈的较量中，最终10支团队在这场激烈的角逐中脱颖而出，斩获终极大奖，共同瓜分20万超“壕”华奖品池。2021年第三届华为云GaussDB数据库挑战赛获奖榜单本届比赛的规模也在前两届的基础上有了空前的扩大。2019年，第一届华为云数据库挑战赛由近千人组成400多支队伍展开竞争，提交了近6000次作品；2020年，第二届华为云数据库挑战赛在开发者和伙伴们的高涨呼声中再次启动，近3000人参与竞赛，涵括了250+高校、30+行业；今年的比赛参赛人数上万，组成的团队上千，提交作品1500多次。这足以证明这场比赛在数据库领域中的影响力正在快速扩大。开发者作为创新技术的主力，是企业发展的源动力，因此，数据库人才的培养和生态建设，是华为一直以来都很重视的事情。华为云GaussDB数据库挑战赛举办三届以来始终坚守初心，与行业精英和数据库爱好者共同探索数据库领域的创新技术与工程实现。在这场呼声高涨的比赛中，这些团队无一不将自己内心对大赛赛题的层层推敲和专业能力的日夜沉淀都用键盘表达在了一串串的代码中，传达给屏幕前的我们，展现他们基于GaussDB数据库内核特性开发的能力，让评委们高赞十强团队选手的实力，作品不仅满足了赛题要求的基本功能，同时还实现了代码模块设计合理，性能最优化，内存资源占用尽量最小化。强强联合，联手教育部首次共创全新赛制10月中旬，由教育部牵头主办的第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛落下帷幕，至此，教育部联合华为云数据库共创的全新赛事——第七届“互联网+”大赛产业命题赛道·华为云GaussDB命题比赛也迎来了终结的篇章。本届大赛的产业命题赛道，是七届大赛以来的首创之举，目的是为了推进赛事组织的线上线下融合，推进高校创新创业教育与破解产业实际技术难题相结合，真正落实大赛“以赛促教，以赛促学，以赛促创”的重要任务。本次教育部联合华为云数据库以实际场景出发，以产业为主体，共创这样的全新赛道，为比赛的举办注入了全新的活力，开放、灵活的竞赛空间为这些朝气蓬勃的参赛者们提供了更多的机遇。作为本届大赛产业赛道的重要命题之一，华为云GaussDB命题深度融合“产、学、研”的技术创新体系，以此次教育部发起的互联网+大赛为载体，加强与高校、初创企业的创新合作，通过给定式命题“基于GaussDB(for MySQL)数据库实现高性能、高扩展性的bufferpool（缓冲池）”倡导参赛者基于企业实际业务场景思考并解决数据库领域技术问题，提高参赛者对数据库的理解、掌握与实际场景应用能力，从而促进数据库专业人才培养和产业升级。此次华为云数据库与教育部强力的联合共创，一方面丰富了国家、高校和企业对数据库人才培养的渠道和方式，能够有效提高人才培养的质量，另一方面通过企业和高校的紧密联动合作来提升开发者的实际业务场景应用能力和创新能力，有助于数据库人才和生态的双重建设。强力后援，专家坐镇为参赛者们保驾护航不管是第三届华为云GaussDB数据库挑战赛还是强强联合下的 “互联网+”大赛产业命题赛道，为了让参赛者们发挥出最好的水平，华为云数据库大赛组都做足了准备，提前向参赛者们提供了相关的学习资料，以确保有充分的准备应对知识闯关。不仅如此，大赛组还成立了由五位华为云数据库高级技术专家组成的权威专家团，全程为参赛者们保驾护航。从比赛开始，专家团就在为各位参赛者随时答疑解惑，从交流群疑难的答复，到日常的技术交流，都为选手们的参赛提供了充分的知识储备。为了让参赛者更好地了解赛题设计思路和命题方向，大赛组还精心准备了命题攻略和线上技术直播解读，华为云数据库资深架构师苏斌在直播间详细解读了GaussDB命题攻略，通过剖析数据库关键技术和赛题考点，助力选手们在比赛中稳操胜券。大赛组权威专家团成员近年来，国家的数字化进程不断加快，企业快速适应数字化的发展模式已经成为必然趋势，在这背后，是企业大量的业务需求对于行业新技术的高要求，技术的革新则是第一生产力，其核心开发者便成为其中重要一环。多年来，华为一直致力于数据库人才的培养，为开发者提供技术交流和机遇共创的舞台，携手更多伙伴共建合作、开放、共赢的生态。虽然目前两大赛事已经画上圆满的句号，不过接下来十一月份即将启动的华为云GaussDB海外亚太区域赛将会更加精彩，让我们拭目以待！ 华为云数据库双十一优惠专场盛大来袭！新用户购买云数据库MySQL、PostgreSQL、DDS只需11.11元/年！4.5折超低折扣、7200元上云大礼包、消费满赠华为手机等豪礼享不停！活动详情→：cid:link_0

全国大学生计算机系统能力大赛编译系统设计赛(以下简称“大赛”)是由教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会和系统能力培养研究专家组共同发起，以学科竞赛推动专业建设和计算机领域创新人才培养体系改革、培育我国高端芯片及核心系统的技术突破与产业化后备人才为目标,面向高校大学生举办的全国性大赛。编译系统设计赛要求各参赛队综合运用各种知识（包括但不局限于编译技术、操作系统、计算机体系结构等），构思并实现一个综合性的编译系统，以展示面向特定目标平台的编译器构造与编译优化的能力。比赛技术平台网址：https://compiler.educg.net/技术培训视频地址：2021年华为毕昇杯编译大赛-全国首场技术培训：https://www.bilibili.com/video/BV1T54y1j7F22021年华为毕昇杯编译大赛-全国技术培训第二场：https://www.bilibili.com/video/BV1t5411w7oZ2021年华为毕昇杯编译大赛-全国技术培训第三场：https://www.bilibili.com/video/BV1zp4y147522021年华为毕昇杯编译大赛-全国技术培训第四场：https://www.bilibili.com/video/BV18Q4y1o7ZZ

1 媒体管理前提条件企业已经有签署 5G消息服务号授权函（5G消息服务号授权函（服务号所属方）-盖章模板 2021）请联系支撑人员申请一个securityKey，（每个服务号可以申请一个securityKey）。获得媒体管理的权限。支撑人员的联系方式：手机：18913926971邮箱：lijuntang1@huawei.com华为运营/支撑人员返回给企业5G消息媒体管理URL此方案为相关大赛等活动临时使用方案，企业对自己上传的相关素材具有责任，不得上传有违法律和相关规定的材料，企业对素材合法合规性负全责；企业正式服务号中请勿使用，媒体管理请企业自行开发管理。1.1 查询媒体步骤 1 在浏览器输入地址，进入媒体管理页面。地址为从华为运营支撑人员处获取。系统显示如下所示图片。 步骤 2 查询媒体文件。可以依据文件名或者文件名来查询媒体文件，支持模糊查询。输入对应查询内容。单击“查询”。系统显示查询出来的媒体文件，如所示。----结束1.2 上传媒体步骤 1 在浏览器输入地址，登录环境。系统显示如下所示图片。步骤 2 上传媒体文件。单击“上传”，系统显示如所示。 单击“点击选择媒体文件”。选择对应的媒体文件。媒体文件支持的文件类型如下：.png.ogv.avi.mp4 选中文件后，单击“打开”。步骤 3 上传缩略图。单击“点击选择缩略图”。选择对应的缩略图文件。缩略图大小建议不要超过10K，支持的文件类型如下：.png.xbm.bmp.jpeg 选中文件后，单击“打开”。步骤 4 单击“确定”，上传媒体文件和缩略图。显示如下所示待审核状态。 ----结束1.3 查看上传的媒体完成单击需要查看的图片的按钮，如下图红框所示，查看媒体的URL。可以根据需求选择媒体或者缩略图：会生成合法的地址，可以直接贴到浏览器查看。 1.4 获取模板使用媒体信息媒体地址：在模板使用时请单击图1-1中的红圈1，复制到剪贴板，使用时填写到图1-2的红圈1处。缩略图地址：在模板使用时请单击图1-1中的红圈2，复制到剪贴板，使用时填写到图1-2的红圈2处。媒体管理图 模板填写  

当无数朵浪花汇聚，激起惊天骇浪当无数颗星星点燃，璀璨整个夜幕青春学子如点点火花，掀起燎原之势第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛，由教育部等12个部委及承办省份共同主办，吸引了来自国内外117个国家和地区、4347所院校的228万余个项目、956万余人次报名参赛。决赛于10月12日正式在南昌大学拉开帷幕，华为云的13支队伍成功入围产业赛道50强，进入国赛现场赛角逐金奖，让我们一起为他们的精彩表现喝彩吧！“互联网+”大赛最受欢迎网络人气团队&作品投票通道已开启，最牛程序猿奖花落谁家？今天你说了算！请为你的学校、你的同学，加油助力，投出你宝贵的一票！ 点击投票，即可领1000码豆，还有机会获得华为无线耳机，华为智能音箱，华为运动版手环等惊喜大奖！13支团队风采北京科技大学 —— 万众医芯团队 《基于华为云EI能力构建“医疗+AI”解决方案》 北京邮电大学 ——  农e销团队 《AI创新应用》 南京大学 —— 鹰视星队 《基于华为云IoT打造智能化场景应用》 浙江大学 —— 迈联智慧团队 《基于华为云EI能力构建“医疗+AI”解决方案》 西安电子科技大学 —— 与你同行队 《基于AI开发平台ModelArts和MindSpore开源框架创意作品》 浙江工业大学 —— 浙工大翼瞰智能队 《基于昇腾全栈AI软硬件平台技术，探索有具体落地场景的技术应用创意作品》 湖南大学 —— 莫比乌斯岳麓战队 《基于昇腾MindX SDK AI应用开发套件，探索具有行业应用场景的技术应用创意作品》 华南理工大学 —— 城联智图团队 《使用MindSpore高阶工具TinyMS支持的网络CycleGAN训练图像风格迁移模型》 四川大学 —— 帷胜-昇腾AI无人载具控制系统引领者 《基于昇腾全栈AI软硬件平台技术，索有具体落地场景的技术应用创意作品》 华中科技大学 —— 云图团队 《鲲鹏BoostKit大数据Spark图算法优化》 广东工业大学 —— 基于登录登录易的OpenHarmony账号系统管理团队 《OpenHarmony分布式能力实践》 东南大学 —— 光讯通信团队 《通信和网络软件开发》 南京邮电大学 —— 光影未来团队 《通信和网络软件开发》 凡参与本次助力的小伙伴和经票选获得最牛人气程序员前三等奖的团队还有丰厚奖励等你来拿！还在等什么赶快点击下方链接为你期待的团队投票助力吧！https://developer.huaweicloud.com/hero/thread-158199-1-1.html

本贴作为2021华为云DevCloud开发者大赛（河南）的答疑交流专用贴后续将根据选手反馈情况，持续更新大赛的一些FAQ同时选手在参赛过程中如果有关于大赛或技术相关的疑问可以在本贴下留言提问，大赛会安排专家进行答疑关于敏捷项目问：平台使用度不同，是否影响最终作品评分？答：详细规则如下：至少使用DevCloud平台上三个及三个以上功能（使用平台上的一项服务就算使用一项功能）；有完整的项目开发计划，并能体现团队协作（需在DevCloud平台上使用项目管理，建立自己的项目，并且在项目中体现团队的创建、分解、流转的过程，体现出迭代的流程）（在项目管理中创建项目，项目里有具体的需求分析和分析点，并且能体现出迭代，有迭代的交付计划以及迭代的每一项的操作历史，状态流转）；完整的代码质量报告截图。三项要求都要满足，功能使用越多，得分就越高，得分多少由同学使用功能的数量以及质量或效果决定。问：多用服务或功能会有加分吗？答：评审时会有部分加分，具体情况由评委决定，实际评分时会有优势。问：必须使用这三项功能还是不限制？答：不限制只使用这三种服务，DevCloud平台上提供的服务很多，列出的三种是范例，但是评分标准1、2中暗含同学们需使用项目管理和代码检查这两项功能。问：代码部署可以通过平台实现吗？答：可以。平台上部署服务支持多种部署模式，同学可以根据自己需要选择部署类型。第一要建立部署任务；第二准备部署的机器，根据引导创建部署任务即可。关于代码检查问：代码检查可以修改BUG吗？答：可以检查出规则集内的BUG，发现后需要根据修复建议人工修改。问：这个功能有IDE插件吗？答：没有。DevCloud平台上有另一个工具叫CloudIDE，是在浏览器上打开，内嵌有检查工具，但是内嵌的检查工具能力有限。问：评分标准里完整的代码质量报告截图指的是哪个界面的截图呢？答：以代码检查结果的页面为准，即代码检查完后的详情页。问：需要将代码上传华为云吗？答：需要，扫描时需要先将代码上传到华为云Codehub里的代码托管里。问：代码检测的规则可以自定义吗？答：代码检测的规则是自己指定的，不能自己扩展，不能自定义规则。问：代码检测集支持多少种语言？答：九种主流语言。问：需要设置检查语言类型吗？答：需要，创建任务是就需要设置检查语言类型。问：Lombok的注解可以使用吗?会被检查成错误吗？答：注解一般不会被检测成错误，但有些规则设置要检测注解就可能检测成错误。问：代码质量报告会影响评分吗？答：会，根据截图中待解决数，以评分做为衡量代码质量的依据。问：重复率是在自己上传的代码包范围内的重复度还是和别人的代码相比的重复度？重复度高会被判定为抄袭别人的代码吗？答：重复度是指自己的代码与检查的目标代码里面某一块代码和另一块代码重复，不是与其他的代码相比。在线教育系统问：作品必须使用VUE吗？答：不必须。

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