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赛题分析

交通路况状态是影响用户出行决策的重要因素。作为国民级出行平台，高德地图每天为用户提供海量定位和路线规划服务，其路况状态信息的准确性直接影响用户出行体验。传统路况状态评估主要依赖驾车用户上传的轨迹信息及公共数据，但在用户少放数据或驾驶行为异常的道路上存在准确性问题。

使用视频图像识别技术，从路面观察到的数据如机动车数量、道路宽度和空旷度等因素，能够更准确地判断路况状态。通过这组多帧图像，我们可以更全面地了解道路通行状况，从而提升路况评估的准确性。

路况状态的分类通常基于平均车速和道路等级。畅通对应绿色，缓行为黄色，拥堵为红色。评估时需综合考虑前方车辆、距离、路边停车等因素，尤其要注意行驶双向道路和摄像头角度偏差情况。

问题定义

输入：包含3-5帧图像的GPS时间序列，其中一幅为参考帧。输出：基于参考帧评估路况状态。

图像序列中的路况状态可能不一致时，以参考帧为准。真值标注需结合序列信息，尤其在车辆较多时要综合考虑其他帧数据。

数据集说明

数据集分为预赛和复赛两部分，预赛数据集包含1500个序列，约7000幅图像。测试集600个序列，2800幅图像。道路类型多样，包括高速路、城市快速路等。路况分布为70%畅通，10%缓行，20%拥堵。

每组数据包含参考帧及前后帧Captures。注释数据包括：

• 图像名称
• GPS时间
• 路况状态标记（0、1、2）

评测方案

评测基于多帧数据分析，综合考虑车速和前方车辆密度等因素。算法需在不同的时间段和道路类型上表现良好。训练和测试集需要严格区分评测。

数据标签格式

{ "annotations": [ { "id": "000001", "key_frame": "3.jpg", "status": 0, "frames": [ {"frame_name": "1.jpg", "gps_time": ...}, ... ] }, ... ] }

该格式包含道路ID、参考帧与所有帧信息。处理时需注意图像采集时间关联性和路况状态一致性。