5月27-28日，第十七届“挑战杯·王老吉”广东大学生课外学术科技作品竞赛在中山大学广州校区南校园隆重举行。本次共有来自156所院校的2029件作品参赛。经过评审，计算机学院项目《智能检测数字哨兵：强遮挡、小目标场景下的通用实时目标检测算法》荣获自然科学类学术论文特等奖，《可溯智探一基于数据关系发现的5G网络智能运维平台》荣获科技发明制作A类二等奖。

图 | 学校党委陈卓武副书记与参赛团队师生合影

自备赛以来，学校领导和学校团委等相关部门多次关心指导计算机学院项目，学院从上到下也全员动员，积极发挥竞赛育人作用，给予团队全方位支持，多措并举提升选手能力和作品竞争力：学院领导老师多次与学院参赛团队进行交流，并为项目团队举办省赛出征仪式，对答辩准备情况进行指导；多次邀请校内外专家对作品进行优化打磨，从项目亮点、PPT设计、答辩技巧等方面给予了细致、中肯的建议；团队指导老师全力投入，给予项目细致指导，参赛学生深入企业一线实践实训和学习，不断对作品进行完善。

图 | 学校和学院领导老师对项目进行指导

计算机学院将继续落实立德树人根本任务，持续深入推进学院创新创业育人工作的开展，不断提升学院学生创新精神和创新创业能力，努力培养更多高素质创新创业人才，为学校“1+2+3”攀撑计划学科提升工程建设和学校高质量发展贡献更大力量。

图 | 参赛项目团队师生合影

项目介绍

智能检测数字哨兵：强遮挡、小目标场景下的通用实时目标检测算法

团队成员：袁盛海、陈纪佳、张鑫祺、王钰栋、詹培林、陈少涛、列校民、吴育祯、李嘉祺、黄妍仪

指导老师：姜文超、柯婷、胡静、余乐、肖红

作品简介：强遮挡、小目标是遥感图像分析、工业缺陷检测、果蔬质量检测和口罩佩戴提醒等诸多应用领域的所面对的普遍性问题。目标间相互遮挡(强遮挡)、 目标在画面中比例过小(小目标)导致的漏检、错检率高；不同应用间强遮挡、小目标具体特征性差别较大，导致目标检测算法可迁移性差，即适用于某个应用的目标检测算法难以直接迁移到其他应用。亟需突破:如何在有限的计算资源和时间内最大程度地提升检测精度和处理速度，且目标检测算法具有较强的迁移能力，能够在强遮挡、小目标场景下实现快速、准确、通用的目标检测。

可溯智探——基于数据关系发现的5G网络智能运维平台

团队成员：蔡翰钦、朱文辉、黄锴瀚、许嵘、汪菲霞、张奕琪、侯佳佳、陈浠、李琳、庄建明

指导老师：蔡瑞初、柯婷、韩韬、胡静、骆文君

作品简介：目前智能运维行业普遍面临异构数据兼容难，故障排查时效差，故障预测建模难三大难题。为此推出可溯智探智能运维平台，可溯智探平台基于因果推理，让系统学会因果探索、主动探寻关键参数。平台分为两大系统：故障定位系统通过因果溯源，实现秒级定位故障根因；故障预测系统通过稳态因果机制，实现精准故障预测。通过一站式的平台轻松实现智能运维。

（文字：柯婷、余乐；图片：骆文君；审核：胡静）