Kaggle新赛：自动检测赛场上的头盔撞击事件

●赛题背景●

NFL （The National Football League，美国全国足球联赛）携手 AWS 共同开发了“数字运动员（Digital Athlete）”，"数字运动员 "是一个合成的 NFL 球员的虚拟代表，可以用来模拟比赛场景，试图更好地预测和预防球员受伤。而作为 "数字运动员 "平台的一部分，NFL 正在积极解决计算机视觉系统检测场上头盔撞击的需求。

因此在 Kaggle 竞赛网上征集优秀算法，为 NFL 的研究项目提供建议（通过算法的计算，便于之后规则的制订，头盔的设计），提高运动赛场上的安全性。

在本次比赛中，参赛者需要开发一个计算机视觉模型，可以自动检测赛场上出现的头盔撞击情况。所用到的数据集是一个有一千次以上明确头部撞击的数据集，是来自 NFL’s Next Gen Stats 系统统计的数千张比赛图像以及两侧场外区域、球门区以及球员跟踪数据的标签视频。NGS 系统记录了 NFL 比赛期间场上每个球员的位置、速度、加速度和方向。

数据集获取方式：

https://www.kaggle.com/c/nfl-impact-detection/data

也可在『我爱计算机视觉』公众号后台回复【helmet】，即可收到国内百度云下载链接。

●赛题时间●

2020年12月28日--参赛截止日期

2020年12月28日--团队合并截止日期

2021年01月04日--最终提交截止日期

●大赛奖金●

第一名：25,000 美金

第二名：20,000 美金

第三名：15,000 美金

第四名：10,000 美金

第五名：5,000 美金

比赛地址：

https://www.kaggle.com/c/nfl-impact-detection/

备注：竞赛

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