渔船作业方式识别

#### 大赛背景

CCF大数据与计算智能大赛（CCF Big Data & Computing Intelligence Contest，简称CCF BDCI）由中国计算机学会于2013年创办。大赛由国家自然科学基金委员会指导，是大数据与人工智能领域的算法、应用和系统大型挑战赛事。大赛面向重点行业和应用领域征集需求，以前沿技术与行业应用问题为导向，以促进行业发展及产业升级为目标，以众智、众包的方式，汇聚海内外产学研用多方智慧，为社会发现和培养了大量高质量数据人才。

大赛迄今已成功举办八届，累计吸引全球1500余所高校、1800家企事业单位及80余所科研机构的12万余人参与，已成为中国大数据与人工智能领域最具影响力的活动之一，是中国大数据综合赛事第一品牌。

2021年第九届大赛以“数引创新，竞促汇智”为主题，立足余杭、面向全球，于9月至12月举办。大赛将致力于解决来自政府、企业真实场景中的痛点、难点问题，邀请全球优秀团队参与数据资源开发利用，广泛征集信息技术应用解决方案。

#### 赛题介绍

**1、赛题名称**

渔船作业方式识别

**2、赛题背景**

随着大数据发展和轨迹数据挖掘的深入研究，渔船轨迹数据为渔业数据挖掘及相关应用提供非常好的机会。海洋捕捞渔船作业类型分为多种,主要有拖网、围网、张网、刺网等方式,违规捕捞作业将会对海洋生态环境和渔业资源产生严重的影响，同时也给渔业管理带来困难。因此，需要依据真实渔船轨迹数据（已脱敏）利用机器学习相关技术，建立稳健的渔船作业方式识别模型，用于准确识别渔船的作业方式，便于渔业管理的同时也为后续渔业科技研究带来便利。

**3、赛题任务**

依据真实渔船轨迹数据（经纬度、速度、方向、时间等），利用机器学习相关技术，建立稳健的渔船作业方式识别模型，有效识别渔船的作业方式。

#### 出题专家

**曾艳老师**，杭州电子科技大学计算机学院副教授，杭州电子科技大学舟山同博海洋电子信息研究院副院长。2016年毕业于中国科学院软件研究所计算机专业，获得工学博士学位。研究方向为分布式与并行计算、分布式机器学习、大数据等。曾作为华为分布式领域系统架构师和技术专家，主导多个分布式相关项目，参与全场景AI计算框架MindSpore开源项目等。

特别感谢**曾艳老师**为数据科学人才培养做出的贡献。

#### 赛制规则

本赛题为训练赛，如无特别通知，永久开放

> 2021年9月27日15:00正式开放线上报名；

> 2021年10月11日前上线赛题训练数据开放排名；

> 2021年12月06日进行大赛名次及奖品公布。

#### 奖励机制

本赛题为训练赛，不设置奖金。截至2021年12月6日0时整，排行榜前3名的队伍将会获得1个CCF会员名额+纪念奖牌，排行榜前50名的团队将会获得平台发出的电子证书。

注：如遇不同队伍得分相同的情形，排行榜会按照该评分提交时间的升序进行队伍排名。

#### 参赛交流

赛事交流微信群与客服微信

#### 参赛规则

**参赛组队规则**

1、参赛人群：大赛面向全球征集参赛团队，不限年龄、国籍，高校、科研院所、企业从业人员等均可登录官网报名参赛。

2、报名要求：参赛选手可报名不同赛道多个赛题，但在同一赛题中仅能报名参加一支团队。报名时所有团队成员需提供个人基本信息，并进行实名认证；参赛选手应当保证身份信息的真实性。大赛组委会承诺其中涉及个人隐私的内容予以保密。

3、组队要求：所有参赛选手应在截止日期前自行完成组队，并以团队身份提交各阶段的作品材料，一旦进入团队，不可退出队伍。为保证每支参赛团队享有相对平等的提交机会，各赛题组队需满足组队成员在赛题中的提交总次数≤开赛天数*3次。

4、队长责任制：各团队队长作为团队的负责人，需自行进行团队内部分工和协调，并承担与大赛组委会对