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华为ICT大赛2022-2023行业赛电力数字化培训视频回放及Q

华为 培训 培训视频 大赛

2月15日,华为ICT大赛2022-2023行业赛电力数字化华为ICT技术培训直播举行,此次培训邀请到了来自工信部产业发展促进中心“智能电网技术与装备”专家委员会主任、清华大学能源互联网创新研究院ICT首席科学家、CIGRE D2中国委员会秘书长刘建明教授为大家进行“电力数字化支撑新型电力系统建设及本次大赛赛题在实际场景中的意义和价值”介绍,华为电力数字化军团架构主任工程师赵汉卿、华为2012实验室中央研究院应用场景架构师蒋永斌、华为2012实验室中央研究院应用场景架构师李鹏坤为大家进行华为ICT技术培训。

电力数字化是本届华为ICT大赛行业赛首次设立的全新赛道,主要聚焦电力行业的典型场景,此次共设置三道赛题,分别是:赛题1-隐患目标测距、赛题2-红外精准高效测温、赛题3-线路覆冰检测。在本次培训过程中,几位专家还针对参赛选手们重点关注的问题进行了一一解答。

赛题1:隐患目标测距

赛题1的数据集样式是怎样的?

赛题1的数据集样式是定位的一个坐标系和通道图片。

赛题1的数据集是图片还是长视频?摄像头是固定在一个地方吗?

是图片,摄像头是固定在塔的某一个位置。

赛题1会提供图片中某两点的实际距离吗?

以一个塔为坐标,到另一个塔的相对距离会提供。同时还会提供对面塔的高度,从图像中能看到对面塔的高低点,可以依此计算。

赛题2:红外精准高效测温

赛题2给出的数据包括图像和红外图像吗?

同一个区域会有一个红外,一个可见光,会提供基于这两个数据的图片,大约几十副,参赛者基于这些给出评估策略即可。

红外测温的温度是根据温度条来获得吗?温度条只有最高温度和最低温度吗?

我们提供的信息就是温度条,温度条上不只有最低温和最高温,温度条从最低到最高颜色是渐变的。

赛题2的温度与红外图像的颜色有对应关系吗?

温度与红外图像有对应关系,不同的红外颜色对应的温度不一样,温度条相当于一个指示。

不需要硬件吗?

硬件会有评价标准的讲述,需要答辩演示,或给出一个Demo。

多目标是指定的目标还是选手随机选定多个目标?

这个会根据出题人而定,可能会事先告知,或是以这个数据集为主,或是以最后的测试为主,会限定一个区域。

红外测温会提供图片中相关的实际温度吗?

图片中有实际温度,但适合比赛使用,不适用于训练坐标系。

赛题2可见光图像是否提供待检测目标类别的标注信息?

测温是靠红外,可见光图像是辅助,帮助分割图像时更精准,两张图片一对比就能对比出来是哪一段,要将它分出来。待检测目标在红外图像上有标注,可以看到重点的检测目标。

赛题2的红外图会给出对应多个目标的实际温度吗?

实际温度会提供红外温度的表格,其中有一些温度数据。但这个数据我们希望大家用图片来计算,我们会保留这个数据用于最后决赛时评判你的结果是否正确。大家可以按照红外和可见光的图(图中已有相应信息),温度条里从低温到高温,通过色变呈现出来,建议把颜色对应到相应的温度,并与温度条的颜色进行比对。

赛题3:线路覆冰检测

覆冰会提供数据图片吗?

赛题3给的数据是一个长视频,不是图片,因为覆冰是一个动态的过程。

赛题3是对一段覆冰长导线的最大覆冰厚度进行预警吗?比如根据检测到的最大厚度进行预警或提示。

是的,例如对于最厚的那个,如果超过10毫米或20毫米就要预警。

赛题3要求实时测量厚度吗?还是一段视频给一个厚度?

不是实时测量厚度,测出一个最大厚度即可,然后进行报警。视频的时间不会太长,冰的厚度变化不大,这个时间测出这个厚度是多少,前后有对比即可。

赛题3的数据集包含线路参数的相关数据吗,还是只有视频?我们目前了解到的一些覆冰厚度检测方法可能需要线路直径等参数数据。

它是一段视频,线路的直径知道,覆冰的厚度从前后对比也能够看出来。线路直径参数数据我们会明确这是哪一段线路,比如一段220的,或是一段110的,这个线路对应有国家标准,大家可以查到。

赛题3的数据集包括了同一段导线的覆冰和未覆冰的视频吗?

现在的一段长视频里覆冰和未覆冰都包含,覆冰和冰掉落后视频里已经看到了这个状态,覆冰前和覆冰全部掉落之后的视频都涵盖在内。

赛题3数据集的视频格式或大小是统一的吗?

赛题3其中几个视频是为大家演示,有几张拍摄近景是为了让大家有直观印象,给大家看的近景实际的样子,主要用于理解题目。实际正式比赛样本是远的那一段,大雪前、大雪中和大雪后的三段视频一样远。

赛题3摄像头到输电线路距离是自己估计吗?考虑视觉畸变的话。

摄像头实际是安装在输电线路的塔上,摄像头在塔上的位置和线有一定的距离,可能离线几米远。

赛题3提供的所有视频都是同一个摄像机拍摄的吗?

是的。

可以用自己获得的照片和视频数据集进行训练吗?

无论哪道题,大家都可以用自己获取的照片和视频数据集进行训练。

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