本赛题旨在探索“数智”科学技术在遥感影像矢量制图领域的创新，促进数智教育发展。参赛队伍将使用赛题指定的数据集，采用人工智能技术，以开放地球引擎OGE为测试平台，完成对遥感影像中建筑物矢量轮廓提取和道路矢量制图两个关键任务。期待借助“数智”科学技术，为自动驾驶、车路协同等实际应用场景提供更有效的空天信息解决方案。

参赛队伍通过人工智能技术，同时完成对建筑物和道路的精准矢量制图。建筑物任务要求准确提取建筑物轮廓，道路任务要求精准勾勒道路网络。通过解决这些技术挑战，期望参赛队伍在建筑物和道路矢量制图两个方面取得创新性成果，提高制图的准确性和鲁棒性。

建筑物形状和结构多样，包括不规则轮廓、多层建筑等，要求模型具备对复杂结构的理解和提取能力。由于遥感影像中光照、阴影等变化对建筑物轮廓会产生影响，因此需要模型具备鲁棒性，能够在不同光照条件下准确提取轮廓信息。由于建筑物间存在相互遮挡、密集布局，要求模型具备分割密集目标的能力，能够准确勾勒每个建筑物的边界。

道路网络复杂，包括各种道路类型、交叉口、环形道等，要求模型能够准确提取不同类型道路的几何结构。由于遥感影像中有车辆、行人等的遮挡，增加了道路提取的难度，需要模型具备对遮挡物体的处理能力。由于光照变化和阴影对道路边界具有模糊效应，需要模型具备对模糊效应的处理能力，以保持道路轮廓的清晰度。

参赛人员须为高校全日制在校本科生、硕士生或博士生，在校生身份以大赛报名截止日期为准。

每个参赛项目团队人数不得超过10人，且每个参赛项目团队来自同一所高校的人数不得超过5人。每人只能参加1个创新赛道参赛项目团队。

2名指导老师，指导老师须为联盟成员单位正式在职教师。如参赛队伍成员均来自非联盟成员单位，须自行联络并聘请1名联盟成员单位的指导老师。

报名完成后，参赛团队负责人、成员及指导老师均不得变更。

比赛过程中，一旦发现提交的材料存在虚假、抄袭或者侵犯他人知识产权，将被取消参赛资格。

大赛主办和技术支持单位中涉及题目编写、数据接触的人员禁止参赛。

比赛/ 报名开始：2024年6月27日

初赛提交开始：2024年7月31日

报名结束：2024年8月31日

初赛提交结束：2024年9月10日

复赛提交开始：2024年9月15日

复赛提交结束：2024年10月15日

决赛答辩：10月下旬，具体时间后续公布。

颁奖：2024年11月2日进行颁奖。

颁奖仪式将在中国北京举办，具体时间和形式另行通知。

赛程安排所提到的时间均为北京时间。大赛组委会保留必要时更新比赛赛制及时间表的权利。

在本次比赛中，将使用一系列评估指标全面评估参赛队伍对建筑物轮廓提取和道路矢量制图任务的性能。以下是详细说明：

1.建筑物轮廓提取任务评测指标

（1）F1指标

F1指标用来评估建筑物轮廓提取结果的准确性，其平衡了精确率和召回率。F1指标可以根据每个检测到建筑物对象的交并比(IoU)度量来计算，首先 基于IoU计算不同阈值下的平均精度（AP）和平均召回（AR）。

然后，基于AP与AR计算F1指标来综合评估模型的精确率和召回率。

（2） C-IoU指标

建筑物轮廓提取任务需要考虑预测边框的几何准确性。使用C-IoU指标来同时对模型预测的分割准确性和多边形精确度进行评估。

其中， V_N 与 分别表示预测顶点数与实际顶点数；M 与分别表示预测与实际多边形。

（1）TOPO指标

该指标衡量预测道路和实际道路间拓扑一致性，值越高表示预测道路结果拓扑一致性越好。对于以G(V,E)形式表示的道路，随机选取实际道路中初始节点及预测道路最临近节点,并按照道路方向与距离，采样实际道路节点和预测道路节点，通过阈值计算节点匹配情况，实际道路节点未匹配定义为缺失，预测道路节点未匹配定义为多余，通过多轮初始化节点，计算最终指标。缺失与多余指标计算如下：

其中， N_miss, N_commission, N_matched分别代表缺失节点数、多余节点数与匹配数，Miss 与 Commission代表缺失率与多余率。

随后，计算 TOPO 值来综合两个比例值：

（2）APLS指标

该指标通过计算预测道路和实际道路中所有节点之间的最短路径相似程度来评价道路拓扑一致性。通过以形式表示的道路网中真实道路节点对与对应预测道路节点对，计算由 Dijkstra 最短路径获取的相似度 与，若不具备拓扑连通性，则返回相似度 0。最终指标表达如下：

其中， 表示实际道路中所有节点对的数量。

3.综合得分

通过计算测试集上的F1指标、C-IoU指标、TOPO指标与APLS指标的算术平均，得到比赛综合得分。

本赛道奖金如下（金额为税前金额，以人民币计）

金奖1个，奖金10万元/个

银奖1-3个，奖金3万元/个

铜奖3-5个，奖金1万元/个

优胜奖6-10个，奖金2000元/个

报名注册即代表认同主办方以下声明：

1、所有过程数据归主办方所有。

2、主办方将通知各参赛队伍预测结果中与实验一致的清单。主办方、支持方和参赛方有责任对数据尽到保密义务，不得擅自在比赛范围外使用或传播过程数据。

3、比赛过程中，选手所使用的任何手段，包括算法、工作流程等的知识产权都归属选手所有。

详细竞赛说明与数据集见下文