全国海洋航行器设计与制作大赛是我国船舶与海洋工程领域内层次最高、规模最大、覆盖面最广的顶级赛事，代表了国内船舶与海洋工程领域内大学生创新竞赛的最高水平，旨在为新时代中国船舶工业发展培育人才，助力海洋强国建设。8 月 10 日 至 11 日，由中国造船工程学会主办，上海交通大学海洋智能装备与系统教育部重点实验室和上海和今信息科技有限公司（简称“和鲸科技”）协办的第十三届全国海洋航行器设计与制作大赛圆满落幕！本次赛事共设智慧船舶与海洋工程技术、设计与制作、航模竞速等 7 大赛项，和鲸科技为本次赛事智慧船舶与海洋工程技术大项下的智能感知（C3）赛道提供全流程运营支持。
鉴于内河航行环境日趋复杂，极端气象与光照变化对船舶安全航行及高效监测构成了前所未有的挑战，本届智能感知赛道聚焦“实水域多场景目标识别算法”，要求参赛者基于组委会提供的由固定摄像头捕捉的长江航道实景视频，精准识别并定位画面中船只、浮标等各类水面目标，旨在探索并优化适用于复杂航行条件的智能识别技术，着重考察选手的研究能力与算法实际的任务完成情况。
和鲸共收到 763 次参赛作品提交，经历激烈角逐，最终共 2 支队伍获国赛特等奖、4 支队伍获国赛一等奖、7 支队伍获国赛二等奖。和鲸旗下的数据科学协同平台 ModelWhale 为参赛选手提供开箱即用的编程环境与充足稳定的算力资源，可基于 ModelWhale 进行代码笔记本提交和自动化客观评判，无需下载数据集，另外和鲸也支持在线答疑，后台工单系统与赛事社群相结合，快速响应选手在参赛过程中遇到的各类问题。
作为协办方，和鲸不仅为该赛道赛事提供平台技术支持，同时也荣幸受邀参与相关评审工作。和鲸科技售前总监王浩宇作为特邀评委之一，对部分入围优秀作品做出了精彩点评。来自武汉理工大学的参赛作品《基于 Transformer 的多场景水面目标检测算法》在深度学习领域展现了团队的创新思维和解决实际问题的能力。王浩宇表示，该算法针对海上船舶检测中常见的雨、雾、光照等环境干扰，采用了以 DETR 网络模型为基础的架构，并创新性地引入了 FA 注意力机制等手段，以替代传统的特征融合方法。这些技术的融合显著提高了模型对小目标的检测精度，并增强了对环境干扰的抵抗力。“该团队在训练过程中精心选用了数据增强技术和训练策略，进一步确保了模型的准确性。整体而言，该作品思路清晰，技术应用得当，针对海上目标检测的实际需求提出了切实可行的解决方案并取得了良好效果”。
“以赛促学、以赛促教、以赛促就”，未来，和鲸将继续携手更多赛事伙伴，全力配合各主办、承办单位部署完善的赛事系统，以周全的赛事运营服务体系协助选手参赛，依托自有的数据科学社区和数据科学工具的资源优势，培育更多兼具创新思维与实践技能的科技人才，为教育强国建设贡献力量。
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