参赛对象
各高等院校、科研机构具有正式学籍的全日制学生(硕士、博士研究生)。
题目说明
要求根据实际需求，结合主流IT技术，充分挖掘机器学习技术在空间信息领域价值，进行有创意的原创性创新。提交作品的类型建议但不限于以下几种：1）基于Tensorflow等机器学习框架进行的空间数据分类识别技术的探讨；2）基于Tensorflow等机器学习框架，利用地理信息基础数据等先验知识，结合遥感影像、街景影像，进行城市街区、地面构筑物等空间要素识别与类型判别技术的探讨，如利用街景影像，进行道路破损类型、位置、程度识别训练，自动形成道路破损数据库，利用影像数据，自动提取球场、机场等特征地物位置与范围，自动形成特征地物数据库；3）基于Spark等大数据框架的地理信息应用，如对大数据的空间查询与分析优化。
题目要求
a) 软件要求：参赛者(团队)进行原创性技术探讨所使用的软件不做限制。
参考资源：Tensorflow安装及使用教程请参考http://www.tensorflow.org/，中文入门教程推荐：http://www.tensorfly.cn ;Spark安装及教程参考 http://spark.apache.org
b) 数据要求：参赛者(团队)需要自行创建包括街景、影像等图像、标记与坐标信息的训练数据集。
作品提交要求
1、 提交作品必须是作者原创，不得侵犯第三方知识产权，作品提交后，作品所有权仍归原作者所有，但大赛组委会拥有作品发布和宣传的权利;
2、 提交作品应包含系统源程序训练数据集、训练模型与结果报告;
3、 若使用行业数据，如规划标准、管线标准，请提供标准依据；
4、 提交系统开发文档(提示：可说明系统概要设计与详细设计，说明系统开发计划与进度，帮助其他人了解系统开发过程);
5、 提交作品应保证能顺利运行，并提交系统安装部署说明文档(提示：说明软件安装或部署步骤与注意事项，说明系统运行测试情况，帮助其他人了解系统安装及运行情况);
6、 提交系统精彩截图(至少三张，可包含全场景截图与亮点截图)和精彩功能演示视频(不超过15分钟，视频文件小于300MB，有配音，格式可以为：MPEG,AVI,MP4, RMVB,MOV,WMV,FLV，视频按组委会要求上传到指定视频网站);
7、 提交作品应以.ZIP或.RAR压缩包格式提交;
8、 提交一份指导老师对作品的评价文档，文档以DOC格式提交(要求：简明扼要;条理清晰;字数200-500字;正文为宋体五号字)。 若无指导老师，该项可空缺。
作品评选规则
|
项目 |
要求 |
权重 |
|
选题设计(25) |
选题新颖：体现机器学习与GIS结合创新点； |
5 |
|
功能设计行业特点鲜明，机器学习与GIS结合紧密，充分利用机器学习解决实际GIS问题，具有可推广价值； |
20 | |
|
系统实现（50) |
系统实现能够充分利用前沿IT技术，按照系统需求设计实现功能； 系统实现过程科学严谨； 系统稳定、高效，无严重系统错误； |
30 |
|
系统展示（20） |
提交作品开发文档、部署文档、源程序、演示视频以及相关的数据，包括训练数据集、训练模型、结果报告等相关文档。文档资料齐全规范，文档描述清晰，图表简明，能够说明系统功实现思路和过程。 |
10 |
|
录像时长10-20分钟，应突出展示作品的精彩功能和设计亮点，能够展示操作步骤；同时可配以语音讲解和PPT展示说明。视频按照大赛组委会指定的格式提交到指定视频网站。 |
10 | |
|
额外加分项(5) |
结合Spark框架，实现机器学习高性能 |
5 |
备注：不符合作品提交要求酌情扣分
