赛题名称
“人工智能+”多模态泛在数据驱动的突发灾害精细化感知与动态评估
赛题描述：探索多模态大模型在突发灾害方面的创新应用。利用文本、图像或视频等多模态非结构化数据，开发能够提取并量化灾害关键指标的智能评估系统，实现高时效性的灾情态势感知。
1. 场景创新：围绕灾情早期识别、极端事件受灾范围测算、基础设施受损评估或群众求助信息精准定位等提出创新应用场景。
2. 技术融合：深度融合多模态大模型处理技术，具备处理灾害现场复杂背景和非标准化表述的能力。
3. 解决方案：形成完整的技术解决方案。
4. 价值论证：分析方案的潜在效益。
1. 解决方案文档：提交PDF格式文档，字数5000字左右，内容包括场景描述与问题分析、技术方案、实施路径、价值论证。
2. 项目PPT：提交PPT文件，40页以内。
3. 演示视频（可选）：展示解决方案应用效果，时长不超过8分钟。
4. 原型演示系统（可选）：提供访问地址或演示视频。
5. 商业计划书（可选）：适用于有产业化潜力的项目。
赛题名称
城市实景三维要素数据智能提取与分析应用
赛题描述：基于实景三维倾斜摄影模型，探索人工智能方法，开发具备高精度点云语义分割、对齐等能力的智能数据处理与分析原型系统。核心目标是实现从三维地理场景中自动化、精准识别各类城市要素（如建筑、道路、植被、路灯等），并依托识别成果开展深层次智慧城市业务创新应用，赋能城市规划、市容管理、生态运维、空间治理等业务场景。
1. 要素分割精度：模型分割成果边界完整、精度可靠。
2. 三维空间智能分析与业务落地：依托语义分割成果开展全方位三维空间分析，除可统计地物数量、投影面积、片区覆盖率、建筑密度等量化指标外，必须结合识别要素匹配对应城市业务场景开展深度应用创新（如识别道路后开展路面病害检测、通行承载力评估，识别绿地后完成绿地可达性规划、生态容量测算，识别建筑后实施楼栋安全排查、容积率校核等）。
1. 解决方案文档：提交PDF格式文档，字数5000字左右，内容包括场景描述与问题分析、技术方案、实施路径、价值论证。
2. 项目PPT：提交PPT文件，40页以内。
3.演示视频：展示解决方案应用效果，时长不超过8分钟。
4.原型演示系统（可选）：提供访问地址或演示视频。
5.商业计划书（可选）：适用于有产业化潜力的项目。
赛题名称
基于无人机正射影像的GIS对象检测与空间分析综合应用
赛题描述：面向无人机航测与GIS深度学习融合应用场景，基于高精度正射影像（DOM）数据，开展地物智能识别、GIS空间分析及成果应用的技术链路。参赛团队需依托无人机影像、POS数据、像控点数据（可采用公开数据集或自采数据）完成DOM精制，结合深度学习技术实现地物精准识别，搭配GIS空间分析算法完成定量指标计算与专题制图，形成完整落地应用方案。
整体解决方案设计，不限定软硬件平台。需根据具体选择的业务情景，完成以下方案设计（二选一）：
1.数据获取与预处理方案：明确数据来源（公开数据集/自采），完成DOM制作、影像预处理与标准化；如采用自采数据，可简述航线规划、像控点布设及外业航测实施思路。
2.对象识别、变化检测与空间分析等方案：包括深度学习基础模型（预训练模型）选取、样本采集与标注策略、模型微调与推理方案，以及GIS空间分析的指标计算与结果表达。
1.解决方案文档：提交PDF格式文档，5000字左右，完整阐述技术路线、核心参数、精度评定方法、模型设计、GIS算法逻辑及专题图设计思路。
2. 项目PPT：提交PPT文件，40页以内，系统展示问题分析、技术方案、实施流程、成果亮点与应用价值。
3. 演示视频：时长不超过8分钟，完整展示外业航测、内业数据处理、模型训练、智能检测、GIS空间分析及最终成果输出全流程。
4. 原型演示系统（可选）：提供访问地址或演示视频。
5. 商业计划书（可选）：适用于有产业化潜力的项目。