【CV101录播】技术方案详解1：人流密度/河道污染/安全帽识别获奖算法

11月2日，由极视角主办，英特尔、UCloud作为合作伙伴的 CV101计算机视觉青年开发者技术与应用大会 在深圳福田盛大开幕。本次大会聚焦于人工智能落地应用最广的计算机视觉领域，汇聚全球极具代表性的行业专家及一流企业家，设技术演讲报告与前沿算法展示，吸引了近500位计算机视觉领域学者研究员、算法工程师、业界人士报名参与，共赴这场计算机视觉技术交流的盛宴，详情请前往：CV101大会落幕：推动计算机视觉技术应用，为获奖者喝彩（附PPT）。

由深圳极视角科技主办，深圳市人才工作局、共青团深圳市委员会作为指导单位，英特尔（中国）、UCLOUD作为战略合作伙伴的“CV101-计算机视觉青年开发者榜单”活动自8月30日启动以来，吸引了将近4万名开发者的关注，上千位开发者报名，一共收到354份作品，最终提交103个模型，经过56天的角逐，最终诞生了本年度开发者榜单30强、OpenVINO™专项奖及榜单一二三等奖选手。本次大会也对获奖选手进行了颁奖仪式，前6强选手也在现场针对自己的比赛技术方案进行了演讲报告。

在极市平台公众号后台回复“CV101”即可获取以下嘉宾演讲报告PPT及视频下载链接。在线观看：https://space.bilibili.com/85300886

No.1

人流密度统计项目

近年来，应用于监控场景的人数统计技术日益受到广泛关注，特别是商场，体育馆，展会等人流密集的场所，人数实时统计的算法可有效防止拥挤踩踏等隐患，同时能够帮助商场等统计客流数据，监控不同区域流量及比例。本次实战项目需要参赛者基于给定的场景图片，开发出能够同时适用于密集和稀疏等多种复杂场景的人数统计算法，准确输出图片中的总人数。

主讲人：梁定康

人流密度统计算法

来自华中科技大学的梁定康、徐晨丰、徐志良、陈习武、杨贤团队，在这个项目中开发的人流密度算法错误率仅在0.09，速度达到100ms，综合评分获得了本次开发者榜单一等奖，同时团队在OpenVINO™赛道也获得了一等奖，成为本次开发者榜单活动中实至名归的双料冠军！

本次比赛梁定康团队采用的网络基于本团队发表于ICCV 2019的工作改进而来：https://arxiv.org/abs/1907.12428，FPN +L2SM取得了第一名的成绩。经过对比测试，采用所提出的L2S模块后 结果会提高近2个点（0.1098->0.09011）。点击下方视频即可观看完整报告：

No.2

河道污染识别项目

河道污染是目前非常重要的环保问题，很多河道漂流物比如杂草，生活垃圾等都造成了河道水源比较大的污染。本项目实战主要是希望通过给河道图片分类，开发出可以检测出最常见的河道污染水污染及垃圾污染等，方便人们及时清理，让河道保持绿色清洁。

主讲人：姚强

河道污染识别算法

来自浙江大学的姚强、朱艳妮、任昊、谢晨、林友鑫团队，在这个项目中开发的河道污染识别算法准确率达到83.3%，速度仅为5ms，综合评分获得了本次开发者榜单二等奖的好成绩！

本次河道污染识别主要是图像分类任务，共分为水污染、垃圾污染、健康和其他四类。姚强团队的方案大致流程是：先输入图片，对其进行缩放和简单的归一化，然后输入到预测模型中，最后输出label。点击下方视频即可观看完整报告：

No.3

安全帽佩戴识别项目1

安全生产对于石化、煤炭、电力、建筑等行业都是非常重要的一环，而根据《JGJ59-99建筑施工安全检查标准》，进入施工现场必须戴安全帽，在通过人力监督成本及风险都较大的情况下，本实战项目希望通过开发安全帽识别算法对作业区域的人员进行识别，若检测到人员未佩戴安全帽，则立即报警，提升作业区域的管控效率，保障作业人员的安全，最后落地应用到实际的智慧工地和智慧工厂项目。

主讲人：李欣健

安全帽佩戴识别算法

来自哈尔滨工业大学（深圳）的郭越超、孙慧玲、李欣健、张利军、季文尚团队，在这个项目中开发的安全帽佩戴识别算法准确率达到65.1%，速度达到30ms，综合评分获得了本次开发者榜单二等奖的好成绩！

同时，李欣健团队提交的垃圾分类附加题方案，以创新的思路、优秀的数据处理和可行性，获得了评审嘉宾一致好评并取得附加题最高分！在此次报告中，李欣健也对附加题垃圾分类方案做了解析，点击下方视频即可观看完整报告：

-感谢以上同学的报告，更多精彩未完待续-