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  "fetched_at": "2026-10-20T06:57:30Z",
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      "content": "基于仿真平台采集的车-路-空协同感知数据集，包含来自网联自动驾驶车、路侧设施、空中平台的多视角图像与点云数据，提供标注真值框、传感器标定参数、时序信息等。选手需将在测试集上每一帧的推理结果（信息见示例）写入规定格式的csv中，并与本系统中的gt信息做对比以得到分数。提交csv格式示例见下方。现对提交格式作以下说明：\ncsv应只包含两列。第一列为ID，即为顺序排列的测试集每一帧；第二列为该帧下的所有（不只一个）车辆目标预测信息。\n第一列内容可供选手直接使用，共2170帧；对于第二列车辆预测信息而言，排列目标检测任务得到的所有预测框信息，每个目标预测框按以下顺序排列：\nvehicle score center_x center_y center_z length width height rotation_x rotation_y rotation_z\n意义分别为：\n类别 置信度分数 三维框中心点x 三维框中心点y 三维框中心点z 框长 框宽 框高 roll yaw pitch\n再次重申：csv只有两列，若有多个目标，在第二列的同一单元格中顺序排列即可，csv格式有误则无法得到结果。",
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      "content": "任务说明\n本赛题聚焦车路空多源传感数据处理、信息融合、协同感知等关键技术，主要解决多智能体感知数据时空对齐与校准、多传感器信息精准融合及跨视角目标空间关系建模等问题；\n参赛队伍需考虑物理世界复杂高动态特性及多智能体异构数据特点，基于赛题方提供的车-路-空协同感知数据集自行设计能够适应不同条件（光照、天气、视角等）车-路-空跨域协同感知模型，并利用所提供的空地协同感知数据集进行训练和验证，提交相应的测试代码与说明文档。期望作品具备算法创新性、感知精度高、跨视角对齐鲁棒等特点，推动车-路-空协同感知领域的发展。",
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      "content": "对于基于激光的模型评估，采用目标检测任务的检测精度(Average Precision, AP) 指标。\n基于IoU=0.5和0.7不同阈值时计算检测精度，最终将二者加权得到最终AP，即：\n\nAP=40%*AP@50+60%*AP@70。",
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      "content": "大家各队伍可以将训练好的模型在测试集上的结果转成CSV上传于此进行比较！",
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