2021-C4大赛-优秀作品荟
比赛介绍
2020“中国高校计算机大赛-人工智能创意赛”（简称 C4-AI 大赛）是面向大学生群体规格高、覆盖广的高校 AI 竞赛，已经连续举办三届。本次大赛共有6000多名全国大学生报名，100%覆盖双一流高校，同时也吸引了国外知名院校和外国大学生参与。12月8日，C4-AI 大赛总决赛及颁奖典礼收官。经过初赛、复赛两轮选拔，来自全国高校的50支队伍过关斩将进入决赛。依托百度飞桨开源深度学习平台，参赛队伍将 AI 技术和各类场景应用需求紧密结合，呈现出了既有创意又接地气的智能化解决方案。
作品展示
本次大赛，有多支队伍将飞桨与硬件相结合，创造出了许多具有社会意义，趣味性和实用性的项目。以下的作品均在比赛中获得了良好的成绩，希望大家能通过得奖队伍的优秀作品，得到一些启发，使用强大的飞桨和AI Stiduo创造出更多有意思的项目！
话不多说，让我们开始介绍第一个作品吧！
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获得创新组特等奖的通过合作绘画支持儿童讲故事的共同创作代理，利用循环神经网络RNN和长短期记忆神经网络LSTM和高斯混合模型GMM，通过儿童说和AI画；儿童涂鸦和AI完成两种策略与儿童合作。
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中南大学团队所研发的墨智AI-书法智能教学系统，紧扣专业书法教师紧缺、难以进行可视化书法教学的需求，研发了书法智能评测与指导系统，拟实现书法评测、指导意见生成、可视化展示三大功能，项目致力于借助计算机视觉技术使得所有人享受智能书法教育。
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北京理工大学团队研发的基于飞桨的无标记细胞图像虚拟染色系统，基于注意力机制 U-Net 网络首次实现肺癌细胞细胞核和 EGFR 突变蛋白虚拟染色，解决荧光染色的固有缺陷，降低生物实验成本，提升染色效率。
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随着人工智能和大数据时代的发展，越来越多的科学家在不断尝试将 AI 技术引入人们的日常生活，经过调查我国盲人人群出行问题较大。由此启发，中国科学院大学完成了一个基于深度学习进行目标检测的盲人导航系统。
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西安电子科技大学队伍研发的三位一体系统，是一套基于无人机和无人车协同的智能化安防巡检系统，同时引入卫星遥感技术构建成三维的立体化安防巡检系统。在应用方面做到巡检、安防、应急管理三位一体。
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北京信息科技大学设计了基于飞桨的盲人场景识别辅助系统。该项目设计一个基于树莓派的智能盲杖，该产品遵循低成本、高可靠性、覆盖人群广三大原则。核心技术包括视觉关系场景图检测，基于视障人士日常需求，将视觉场景转化为视障人士可理解的语音信号，增强其生活能力。
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电子科技大学研发了智能交互的阿尔兹海默症辅助筛查系统，用于辅助医护人员对受测者进行阿尔兹海默症的初步筛查，通过百度语音接口构建智能交互模式，通过飞浆框架对手绘图、文本等主观数据智能评分。该方法减轻了医生负担，提高了筛查速度，保证了评测的客观、准确。
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河南理工大学团队提出了一种基于PaddlePaddle深度学习与EdgeBoard边缘计算结合的心音听诊系统，通过深度学习特征提取方法对心音异常与否，疾病种类进行初步识别判断，辅助医生初步诊疗。
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北京理工大学研发了“AI鹰眼”驾驶员守护系统，该项目主要包括两大算法模块：用于疲劳状态监测的基于时序卷积神经网络的人脸关键点数据融合模块，用于危险行为监测的基于ppyolov2和Deepsort算法的驾驶员行为理解和识别模块，使用Jetson部署。
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基于渔政走私，无法检测船牌乱象，成都信息工程大学团队设计了基于深度学习的智能船牌检测系统。设计重点在于对轮船船牌的精确识别和分析，既可以在轮船航行运动过程中检测出船牌，还可以保证船牌检测的精准性。
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北京航空航天大学团队构建了一个基于深度学习的加密流量精细化识别模型，通过富信息低失真预处理、高辨别神经网络及多监督融合训练技术，将识别粒度从应用类型提升至应用内服务类型，可支撑更为精准的网络管理与安全服务。
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基于 FPGA 可编程电路和百度飞桨，面向非高等教育学段中的实验实操和实训需求，武汉大学团队研发出一套基于图像处理的智能实验科研教学系统，项目物网云结构完整，具有低成本、易操作、网络化、智能化四大核心优势。
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大连理工大学团队首次将人体骨架关键点的人类动作识别算法ST-GCN用于执行动作识别领域的新任务-时空细粒度的花样滑冰动作识别。同时，对paddle平台缺少ST-GCN所需函数的问题，创造性地优化了图卷积的方式。
看了这么多有趣的作品，大家是不是也跃跃欲试？ 赶紧在AI Studio好好学习 来参加明年的C4大赛吧！
