背景介绍
作为生产工具,中重卡全生命周期内油耗成本大约占总成本的40%左右,对于一台年运营里程15万公里的牵引车来说,如果能达成每百公里降低1L油的效果,每年可节约9000元。东风商用车目前有120万台保有量,即使只是帮助其中20%(24万)成功降低油耗,每年也会减少2.16亿燃油节省,对客户以及社会都有巨大的意义,同时也能明显提高东风商用车品牌力,从而提高主机厂销量。
竞赛协议
选手报名协议
报名与组队
大赛面向全社会开放,企业、高等院校、科研单位等均可组队报名参赛。
参赛者可3~5人组队参赛,且每位选手只能加入一支队伍。
参赛者需确保报名信息准确有效,大赛组委会有权取消不符合条件队伍的参赛资格及奖励。
比赛资源
本届大赛,华为网络人工智能引擎iMaster NAIE将为参赛选手提供免费的训练环境。
- 若选手采用华为NAIE提供算力服务,在未来杯“2021年东风公司大数据创意比赛”的赛道【结果提交】页面进行模型代码提交,NAIE平台提供免费的训练环境及GPU资源。
- 若使用了华为NAIE模型训练服务资源的获奖团队将配合NAIE将模型代码上架到NAIE平台AI资产库,供平台用户浏览学习。
- 选手也可选择其他GPU资源进行训练,不使用NAIE资源的选手,可自主选择是否在NAIE平台AI资产库上传本队伍的模型代码。
成果提交
- 提交方法:选择对应的赛道进入“结果提交”页面提交模型训练,每支团队有5次提交机会。组委会将以最后一份提交材料作为最终作品。
- 上传作品格式及大小:所有作品材料整体打包成zip格式,文件大小不超过500MB,压缩包命名规则:团队名+参赛作品名称+队长姓名+联系电话.zip。
- 本届大赛的技术合作伙伴——华为网络人工智能引擎iMaster NAIE将为参赛选手提供免费的训练环境。使用华为NAIE模型训练服务资源的获奖团队将配合NAIE将模型代码上架到NAIE平台AI资产库,供平台用户浏览学习。
奖项设置
- 现金或实物类奖励: 总奖金:180,000元
- 决赛冠军团队(1支):50,000元
- 决赛亚军团队(2支):30,000元/支
- 决赛季军团队(3支):20,000元/支
- 鼓励奖(若干):总奖值1万的现金或奖品,奖励给提交作品、未入围决赛的优秀参赛队伍
- 实践机会:
- 完成报名并组队的队员:可获得东风商用车面试机会
- 在规定时间内提交作品的队员:可获得东风商用车实习机会;
- 入围决赛的获奖队员:可获得东风商用车入职及协议工资机会。
- 获奖证书:
获得冠亚季军的团队,将获得由东风公司颁发的获奖证书。
赛事交流
添加大赛小助手(微信号:futurelab001),发送数字“4”加入【“东风网联杯”开发者创意大赛-司机驾驶行为分析赛道报名交流群】,群内可以进行参赛问题解答、组队邀约、选手交流等
最新大赛资讯,请关注官方公众号【AI学习社】

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比赛采用远程访问方式
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比赛采用初、决赛形式,具体安排如下:
报名:2021年7月1日-2021年9月29日18:00
数据集:预计7月7日提供下载链接
初赛:2021年7月1日-2021年9月29日18:00
- 比赛将开放平台访问环境及比赛数据,参赛队可开始比赛准备;
- 初赛截止后(9月29日18:00截止提交),参赛队需提交代码、模型、开发过程及解题思路介绍材料、仿真环境演示结果等进行审核;
- 组委会将在官网公布前6名参赛队名单,入围决赛。
决赛:2021年10月中旬(具体时间另行通知)
- 在决赛开始之前,参赛队伍可继续优化模型精度,同时基于模型开发应用或演示demo(不限于小程序、APP、H5等);
- 2021年10月中旬,入围决赛的队伍将开展决赛答辩,组委会将根据模型评测成绩、演示及答辩效果加权得出总分数,并依据决赛分数评选出大赛奖项。
注:入围决赛的队伍答辩前需要提供可复现答辩成果的代码、模型、数据以及必要的文档。
赛题题目:司机驾驶行为分析
【一、输入】——输入数据说明
概述:东风商用车提供200-400台同型号(KX-560,H02P)商用车实际运行数据,包含样本车辆静态数据、样本车辆运营数据、司机驾驶行为数据、实时路况信息。
A、样本车辆运营数据

时间段里程=两条数据之间累计里程之差(剔除0值或者FF值),再求和时间段油耗内瞬时油耗之和
B、司机驾驶行为数据

有关载重算法需要扭矩,车速,车辆状态等字段
C、实时工况数据

【二、处理过程说明】
A、数据初步清洗规则
- 当前报文中累计里程或累计油耗>0时,但累计里程或累计油耗=0,剔除
- 当前报文中累计里程或累计油耗为FF,剔除
- 区间百公里油耗大于80,并小于15,剔除
B、数据探索(包含但不限于如下方面)


C、工况结果反馈

【三、目标输出】
目标1:建立车辆载重评估算法模型

目标2:建立最佳驾驶行为分析模型
目标A:根据车辆运营数据定义并分类运营场景及对应的工况;

目标B:通过批量车辆数据分析,分析在某一特定工况油耗最低时司机的驾驶行为数据,确定以下最优原则:
在特定工况下、特定载荷下(高速/半载条件下),最佳的转速控制区间,最佳车速控制区间,最佳油门控制区间;
例:

框框内及时最经济区间,车速与油门开度类似,此次目标还需探索最佳转速/车速匹配方式。
输出:固定条件下最优驾驶行为识别及分析,(最佳转速区间,车速区间,转速/车速匹配,油门开度,档位)。
目标3:对比分析,并实车验证改善建议模型
最佳区间与指定用户实际数据对比分析,输出改善建议。
输出:改善建议模型。
评测标准
- 载重算法:寻找实际客户(10~20),与客户实际载重情况进行对比,准确度>80%为合格,准确度越高,分越高;
- 最佳驾驶行为分析模型:模型计算结果与厂家实验值进行比对,范围越接近,分越高;
- 改善建议模型:厂家可以寻找实际客户(10~20)按照控制逻辑开车验证算法准确度。油耗越低,得分越高。
成果提交
- 提交方法:在“结果提交”页面提交模型训练,每支团队有5次提交机会。组委会将以最后一份提交材料作为最终作品。
- 上传作品格式及大小:所有作品材料整体打包成zip格式,文件大小不超过500MB,压缩包命名规则:团队名+参赛作品名称+队长姓名+联系电话.zip。
- 本届大赛的技术合作伙伴——华为网络人工智能引擎iMaster NAIE将为参赛选手提供免费的训练环境。使用华为NAIE模型训练服务资源的获奖团队将配合NAIE将模型代码上架到NAIE平台AI资产库,供平台用户浏览学习。
使用华为NAIE模型训练
https://www.hwtelcloud.com/competitions/driver-behavior-analysis
其他规则
参赛作品必须保证原创性,不违反任何中华人民共和国的有关法律,不侵犯任何第三方知识产权或者其他权利;一经发现或经权利人提出并查证,主办方将取消其比赛成绩并进行严肃处理。