“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛是由共青团中央、中国科协、教育部、全国学联和承办高校所在省（市）人民政府主办大学生科技创新赛事。于1989年在清华大学首次举办，至今已举办十五届。在广大高校乃至社会上产生了广泛而良好的影响，被称为中国大学生科技创新的“奥林匹克”盛会，是目前国内大学生最关注最热门的全国性竞赛，也是全国最具代表性、权威性、示范性、导向性的大学生竞赛。我校戴戈同学曾连续三届参加“挑战杯”竞赛，两次获得特等奖、一次获得一等奖，是“挑战杯”竞赛历史上的传奇人物。在2017年举办的第十五届“挑战杯”竞赛中，我校在全国主体赛中获得2项特等奖，2项一等奖，2项二等奖和一项“一带一路”专项奖，以总成绩420分刷新了江苏高校参加“挑战杯”竞赛的历史最高分，位列全国第三，领跑江苏。这是学校继2001年和2007年两次总分第一、捧得“挑战杯”后，再次进入全国前三，这也是学校在“挑战杯”全国赛历史上第一次总分突破400分。东南大学2021年“挑战杯”课外学术作品项目申报现已正式启动，鼓励17、18级本科生积极参与报名，现有项目介绍如下：
刘志远，东南大学交通学院，教授。主要研究领域包括交通网络规划与管理、交通大数据分析与建模、公共交通、多模式物流网络、智能交通系统等。迄今为止在这些领域中发表学术论文百余篇，其中被Transportation Research Part B/Part C/Part E, Transportation, IEEE Transactions on Intelligent Transport Systems等SCI/SSCI期刊检索60余篇（第一或通讯作者47篇）。受邀撰写英文专著章节2篇。Google Scholar引用1400余次。
一、基于多源数据融合应用的道路交通状况预测
指导教师 | 姓名 | 所在单位 | 职称 |
1 | 刘志远 | 交通学院 | 教授 |
项目简介： 本项目旨在依托机器学习理论和分析技术，实现对机动车信息和交通状况信息的实时感知和反馈，使得交通状况的预判成为可能，研究成果可使交通事件从“事后处置”转化为“事前预判”的主动管控模式，实现道路交通管理与控制的可视化和精细化操作，提高城市道路交通管理水平。 作品的实际应用价值和现实指导意义： 随着移动互联网时代的到来，每个出行者都成为了交通信息的贡献者，超大规模的多源数据在云端进行处理和融合生成城市全时段、无盲区的交通信息。面对如此庞大的数据，需要通过不断升级、完善与创新背后的云计算与大数据技术，从而保证数据分析及相关应用的稳定，实现对交通状态的预判，助力社会智慧出行和城市交通智能管控。 | |||
二、车辆轨迹数据路网动态匹配方法的研究
指导教师 | 姓名 | 所在单位 | 职称 |
1 | 刘志远 | 交通学院 | 教授 |
项目简介： 本项目旨在利用网约车GPS数据，研究车辆轨迹与道路网络精准匹配的问题。将采用交通工程学理论、机器学习与深度学习以及计算机技术等多种技术方法，研究大规模轨迹数据路网动态匹配方法。 作品的实际应用价值和现实指导意义： 车辆定位与路网轨迹匹配是城市智能交通系统的重要组成部分，匹配的精准性和实时性会对交通系统产生巨大的影响。随着机动车数量的增长，以及交通大数据的普及，智能交通系统对多源交通数据的轨迹路网匹配要求日益强。大规模轨迹数据路网动态匹配方法以及相关研究是交通大数据数据融合与分析实现突破的关键。 | |||
请17、18级有意向报名2021年东南大学“挑战杯”大学生课外学术作品项目的同学于2019年1月1日晚10点前将报名表（见下方链接）填写好后发送至东南大学学生科学技术协会seutech@163.com。
