人工智能+工业互联网，如何破圈？
如何破圈？
2022年奥密克戎的袭击还没阻断，金三银四的寒冬还没挺过，大厂裁员就喧嚣尘上，内卷的战争愈演愈烈。
但我认为，自身有一些加分项，对于还击压力还是能有一些优势。
对于每位开发者来说，我个人觉得最重要的是
1）扎实的基础，这个基础包括数学基础，编程基础。
2）1-2个拿的出手的项目经验。
3）最重要的加分项就是参加一些知名的算法比赛，比如各大顶会的算法竞赛，独角兽举行的真实场景的比赛，因为这种比赛自带光环，打得好在这个大环境下能抵抗寒冬。算法岗求职有三个重要的“加持”，分别是顶会加持、实习加持和竞赛加持
下面来给大家安利一个今年极市平台的算法大赛。各位开发者可以了解一下，努力拿个奖，做点真实的大数据应用场景，而不是在自己的toy数据集上。
说一下工业互联网软件与应用挑战赛
我看了一下，这次工业互联网软件与应用挑战赛（报名链接：https://sourl.cn/sVaUH5）划分算法模拟赛道与创新应用赛道两大赛道，设置30万奖金，更有配备政企扶持政策、优秀人才绿色通道等重磅扶持。还带来150G+真实业务的海量脱敏数据，旨在可以帮助每位开发者深入学习和提升算法技能同时累积行业实践经验与加强工程落地能力。
先上一波数据集
一：人员倾倒行为识别
样例图
内容：
摔倒识别算法主要用于在一些养老院、护理院、银行大厅、楼宇等场景下，有时会出现人员摔倒情况，算法识别到人员摔倒，输出预警，提醒管理人员进行处理。本算法的行为识别边界为：将瘫倒在地上的人员识别为摔倒。
数据集：
- 数据来源：已标注数据集
- 训练数据量： 11174
- 测试数据量： 2818
- 标注方式：2D框标注+骨胳点标注
二：区域超员报警
样例图
内容：
聚众检测算法主要用于商场门口，体育馆门口，小巷街道等小场所。与人流密度区别在于场景较小，识别人员较少；基于动态视频实时统计视频区域内的人员，进行数据采集，监控固定区域出现多人聚集的情况，以实现突发事件预警，现场安全把控等作用。
数据集：
- 数据来源：已标注数据集
- 训练数据量：67335
- 测试数据量：38126
- 标注方式：2D框标注
三：人员脱岗离岗、越界辨识算法
样例图
内容：
人员检测算法主要用于配合现场摄像头，自动识别危险区域，如人员闯入预先设置好的危险区域（禁止进入区域）即可立 即报警，确保员工的人身安全。算法自动检测分析区域内人员数量，如果监控区域的工作人员离开岗位，则立即生成报警记录，并推送给相关管理人员，节省大量的人力物力，提高管理效率。
数据集：
1. 数据来源：已标注数据集
2. 训练数据量：36604
3. 测试数据量：29176
4. 标注方式：2D框标注
四：人员未戴安全帽识别算法
样例图
内容：
安全帽识别算法主要用于工地、工厂等地方在进行安全生产时，需要要求进入工地的所有人员佩戴安全帽。在人员没有佩戴安全帽的情况下，算法需要识别出来。
数据集：
1. 数据来源：已标注数据集
2. 训练数据量：48290
3. 测试数据量：13960
4. 标注方式：2D框标注
还有一个最关心的点就是打好了有哪些福利。
简单来说，那是要钱有钱，要奖有奖，一个字，爽！
每赛题一等奖3万元，二等奖1万元，三等奖2名5000元
如何参加？
时间：2022年8月17日-9月30日
不多说，就进入卡奥斯官网https://sourl.cn/sVaUH5报名吧，各位骚年，赶紧报名上才艺，E,G,M！祝大家有个好结果，人生添花，锻炼真实能力！