祝賀！蟬聯全國第一！

10月25日，第十屆英特爾杯大學生電子設計競賽嵌入式系統專題邀請賽（ESDC）評審落下帷幕。本次大賽邀請了來自浙大、上海交大、西安交大、同濟、電子科大等50餘所國內名校共100支隊伍參加。我校參賽的隊伍獲得全國一等獎、二等獎、三等獎各一個，連續兩屆取得了全國第一的好成績。

電子科技大學嵌入式競賽由信息與通信工程學院承辦，負責競賽參賽隊伍的選拔及培訓。學院成立了以徐世中教授為組長，段景山、楊鍊等6位老師為成員的競賽教練組，同時聘請1名英特爾高級工程師擔任競賽組顧問。

一直以來，信通學院承辦了該項賽事西南片區的競賽，具備一支強有力的運行管理隊伍和有豐富經驗的教練組，有力地保障了我校在該項賽事中的優勢。教練組以競賽選拔和指導為契機，積極開展新工科課程教學改革和產學合作協同育人改革，建設了挑戰性課程“智能嵌入式系統設計”，撰寫教材，將競賽培訓與第一課堂有機結合起來，發揮出了重要的作用，同時該課程也於2020年7月被評為四川省創新創業示範課程。

背景介紹

ESDC由教育部高等教育司和工業和信息化部人事教育司共同主辦，上海市教委和上海交通大學承辦，英特爾（中國）有限公司協辦，以英特爾最新的嵌入式芯片和系統為核心，重點比賽作品的創意、完整度和技術的先進性。大賽每年擬定一個主題，2020年的主題是邊緣計算+人工智能。參賽隊伍圍繞主題自由發揮，設計並完成作品，除了賽技術，更賽出了當代大學生對創意的實踐，對社會的人文關懷、利用科技改變生活的信心和能力。從2002年到2020年，ESDC走過了近20個年頭，從最初的國內15所高校參賽，到包括中國、美國、德國、俄羅斯、巴西、阿根廷、新加坡、印度、馬來西亞等15個國家和地區高校參賽，競賽得到了國內外知名高校的廣泛關注。ESDC採用邀請制，每所高校最多邀請四支隊伍，每支隊伍最多有三名在校大學本科生。電子科技大學歷年作為ESDC的組織者和重要的參與者，一直有着不俗的表現，獲獎數量和質量名列前茅，尤其在2018年獲得了三個一等獎，一個二等獎的歷史最佳戰績。

本次比賽由於疫情影響，採用了在線評審方式，賽制也有所調整，來自全國各地50餘所高校共計100支隊伍受邀參加競賽。我校4支隊伍經過初選、分區賽和決賽，取得了1個全國一等獎，1個全國二等獎和1個全國三等獎的好成績。

作品一：守護天使-停車場兒童保護系統

獲獎等級：一等獎

指導教師：廖昌俊

參賽隊員：吳天問、鄧宇志、武傑夫

項目介紹：兒童在停車場內亂跑的現象一直很普遍，由於視野盲區，駕駛員往往無法在兒童突然竄出時及時反應，停車場內兒童的安全問題亟待解決。本作品以Intel AI-BoxX Gen.1為邊緣計算核心，對YOLOv3/v4進行模型剪枝以在滿足邊緣端實時性需求的同時，最大可拓展至16路視頻同時檢測。基於計算機視覺的解決方案以保障停車場內兒童安全為核心加入了車輛運動檢測以提升危險檢測的準確性與穩定性，並可以勝任設備狀態自檢，停車場空位查找，車牌識別與車輛定位等需求，為本作品與現有停車場監控攝像頭功能整合打下基礎，允許客户端與邊緣端交互，並提供良好的 GUI 界面，打造一款以邊緣計算與深度學習為核心的嵌入式系統。值得一提的是，項目組徹底解決了YOLOv3在OpenVINO一直存在的精度損失問題且在Github上全球範圍內率先開源了YOLOv4在OpenVINO的實現方式，該項目目前已經被YOLOv4官網收錄。項目組提供了YOLO算法從模型剪枝到在邊緣端落地實現的一套完整的解決方案,這也是首次優化後的YOLO在OpenVINO上部署的通用實現方式，讓YOLO目標檢測算法真正可以在Intel邊緣計算設備上投入實際應用。

作品二：“隱形守護者”

獲獎等級：二等獎

指導教師：莊傑

參賽隊員：於世明、虞緒堯、李明璐

項目介紹：本作品作為一款全天候、非接觸式老人健康監測智能終端，相框作為載體，將健康監測系統隱藏其中，採用邊緣計算的模式，致力於解決獨居老人的健康監測問題。以AI-box為系統核心，使用IWR6843和IWR1642兩款毫米波雷達傳感器採集數據，通過雷達信號處理，深度學習等關鍵技術，實現目標檢測與跟蹤、跌倒檢測、生物特徵信號提取。後級採用網口通信的手段，將老人的檢測狀態實時傳到服務器，並調用相關的接口進行可視化處理，實時檢測。與傳統的監控設備相比，本作品做到了隱私保護，能夠幫助解決目前廣泛存在的空巢老人健康問題，給予老人無聲的陪伴。

作品三：掌中乾坤

獲獎等級：三等獎

指導教師：何春

參賽隊員：黃李浩、李薦育、祁汝鑫

項目介紹：隨着5G時代的到來，物聯網設備的種類越來越繁多，對物聯網智能終端的可交互性，可操控性都帶來了全新的挑戰。本作品將AI-BoxX Gen.1作為邊緣計算服務器，實現了一個顯示與控制一體化的三維立體遊戲平台，能夠提供用户以平滾、翻轉等信號來進行更具操作感和沉浸感的交互體驗，並藉此鍛鍊手眼協調能力。本項目計劃實現一個智能AI遊戲玩家，其能夠像用户一樣通過不斷訓練來增強其遊戲技能。AI遊戲玩家的智能基於MDP，通過DQN算法解決人工智能問題,從而保證AI能夠在多次的訓練之後在遊戲中快速建立優勢，並以此來為用户提供借鑑。在當今複雜多變的大樣本經濟環境之中，本系統研究並實現的機器的深度強化學習方法能夠快速學習相關技能，並對用户提供借鑑，有着廣泛的應用前景。

文字：信通學院段景山楊鍊何翔

圖片：信通學院

編輯：微視野工作室程子寒