赛题背景

在工地现场，验收人员需要对进场钢筋车上的钢筋进行现场人工点根，确认数量后钢筋车才能完成进场卸货。

目前，在众多的工地现场仍在采用人工计数的方式，上述过程繁琐、消耗人力且速度很慢（一般一车钢筋需要半小时，一次进场盘点需数个小时）。针对上述问题，希望通过手机拍照、目标检测计数、人工修改少量误检的方式智能、高效地完成此任务。

任务描述

本赛题基于广联达公司提供的钢筋进场现场的图片和标注数据，希望参赛者综合运用计算机视觉、机器学习、深度学习等技术，实现拍照即可完成钢筋点根任务，大幅度提升建筑行业关键物料的进场效率和盘点准确性，将建筑工人从这项极其枯燥繁重的工作中解脱出来。比赛任务以算法在验证数据集上的精度为主要评估指标。

赛题内容和方向

在过去的20年中，广联达一直深耕建筑工程领域的数字化发展，在近些年的实践中，我们也很深切地感受到建筑业企业在数字化转型过程中，亟须拿到工地层面的数据作为科学决策的基础，而由于工地中的人为因素，导致这些基础数据普遍存在准确性和滞后性问题。

所以在本次大赛中，我们选择了用AI技术改变工地上的一个业务场景，并以产生实际价值为切入点，设定了《智能盘点—钢筋数量AI识别》作为题目。

赛题价值

数钢筋是人工智能、数字技术在工地现场的一个非常普遍却能大幅提高劳动效率的真实应用场景。……