第六届深圳技术大学交通科技运输大赛暨第二十届全国大学生交通运输科技大赛及第九届全国高校智能交通创新与创业大赛校内选拔赛于3月12日圆满举办。
本届大赛以“新质生产力赋能绿色智慧交通”为主题，旨在充分激发交通领域科技人才培养的创新潜力，培养造就高素质的交通人才队伍，选拔优秀作品参与竞赛，为同学们提供一个展示自我和实现创新的平台。
现场比赛盛况
在大赛的现场，竞赛环节紧张而有序。选手们纷纷展示了自己的专业知识和创新能力，呈现出一场别开生面的竞赛场景。为了确保竞赛的公正与专业，大赛特邀李楠、贺钰昕、金美含、唐瑞雪、王燕燕五位评委，对本次参赛作品进行认真评审。
获奖情况
本次大赛吸引了众多校内学生的积极参与，共有来自5个学院的18个项目参赛，展现了他们的专业知识和创新成果。评委们则以专业眼光，针对项目的可行性与创新性并给出建设性意见。经过评审，最终共有6个项目脱颖而出，获得了本届大赛的一、二、三等奖。
比赛回顾|获奖项目介绍
一等奖
项目名称：多源数据融合驱动的轨道结构状态模式识别
项目负责人：张研
指导老师：刘晓舟
项目成员：罗俊文、朱柳燕、李焕恒、李梦珊
项目简介：
随着中国高铁和城轨运营里程、年限增加，轨道结构会出现多种病害。及时检测与养护维修是保障列车安全运行的关键，但传统轨道检测方法依赖单一数据源，难以全面准确识别轨道状态。
本项目提出多源数据融合驱动的轨道结构病害模式识别方法，构建智能化识别系统，可实现轨道缺陷早期检测与精准定位。项目选取轨道板离缝、钢轨磨耗、翻浆冒泥和基础沉降四种常见病害，通过轨检车、传感器采集数据，集成多源数据集，提取关键特征指标，用不同统计指标分类识别，结果同步显示在管理系统中，为轨道维修人员提供指导。与传统方法相比，本项目具备快速高效、实时传输、低成本等优势。
二等奖
项目名称：Vortex 360°全向移动载运平台
项目负责人：刘健源
指导老师：刘晓舟
项目成员：吕昊阳、郭嘉锴、丁赛斐、周畅
项目简介：
针对城市交通微循环梗阻及特种车辆机动性与稳定性难以兼顾的行业难题，本项目创新研发双主销差动独立转向智能载运平台，通过第二主销零度布置实现车轮0°-90°精准转向，赋予车辆横向平移、斜向行驶及原地掉头等全向机动能力，同时保留第一主销常规参数保障高速稳定性，彻底突破传统系统“机动性提升必牺牲稳定性”的技术困局。
项目结合轮胎动力学建模、差动转向机构设计、多模态协同控制策略开发及高保真仿真验证，构建从理论到工程的全链条解决方案，不仅有效提升老旧小区消防通行、地下车库泊车效率等民生场景效能，更通过模块化设计适配港口AGV、矿山工程车等特种装备，形成涵盖结构设计、控制算法与测试评价的成套技术标准，为高机动载运装备提供兼具创新性与实用性的系统突破方案。
项目名称：移动便利店-基于混合启发式算法的社区低碳无人零售货运系统
项目负责人：曹文斌
指导老师：罗钦、朱诚
项目成员：周子轩、沙保乐
项目简介：
本项目提出了一种基于深度强化学习(DRL)的动态调度方案的大学校园内运营的“移动便利店”无人零售货运系统。项目通过双层DRL模型，将复杂的调度问题分解为任务分配和路径规划两个子问题，上层模型负责将零售任务分配给不同的无人零售车，下层模型则为每辆车规划最优路径，以最小化配送路径及总成本。系统采用交互式训练策略(ITS)，实时响应校园内的零售需求变化，动态调整任务分配和路径规划，实现了无人零售车的高效调度。
此外，为满足校园内的货物运输需求，我们在无人车上预留了专用柜子，用于实现从A点到B点的货物运输服务，不仅提升了无人车的多功能性，还进一步优化了校园内的物流配送效率，减少了能源消耗，符合绿色智慧交通的发展理念。
三等奖
项目名称：基于云边一体的车路协同
项目负责人：林怡希
指导老师：王燕燕
项目成员：陈知伟、温胜焕、叶锦凤、朱佳璇
项目简介：
随着新一轮科技革命和产业变革的蓬勃发展，汽车与交通、信息通信等领域的技术加速融合，推动形成车路云协同自动驾驶系统。同时，政府积极出台系列政策和规划，旨在通过车路协同技术提升交通体系和城市运行的智能化水平，减少交通事故，缓解交通拥堵。
基于此背景为推动智能化路侧基础设施和云控基础平台建设，健全道路交通安全保障能力，本项目提出了一种移动式路测小车，旨在开发一种集成了云边计算技术的智能交通系统，该系统通过高效的路侧感知单元收集交通与环境数据，并利用先进的数据处理技术进行分析与决策，以实时响应交通状况的变化，为车辆提供准确导航和安全预警。
项目名称：基于多源数据融合与动态调度算法的校园智能公共交通系统
项目负责人：岑百森
指导老师：郑华伟
项目成员：周立言、黎梓豪、林伟宇
项目简介：
《基于多源数据融合与动态调度算法的校园智能公共交通系统》针对高校公交班次固定引发的高峰拥堵、极端天气调度迟滞等痛点，以深圳技术大学为试点，构建多源数据融合的智能调度体系：通过整合师生实时GPS定位、历史客流及天气数据感知需求变化，运用强化学习算法动态优化发车间隔，实现"候车体验最优"目标。
系统可自动生成调度指令并同步推送加开车辆到站时间、推荐候车点等信息，经实测使高峰候车时间缩短26%，调度响应提速至3分钟内。该模式已获公交公司支持，其"数据驱动+算法适配"的技术路径可复制应用于产业园区、大型社区等微循环交通场景，为破解城市公共交通供需错配提供智慧化解决方案。
项目名称：基于北斗定位与多源数据融合的电力杆塔无人机智能巡检系统
项目负责人：黄飞龙
指导老师：冯平
项目成员：唐俊彦、吴云龙、戴子淳、吴奕凡
项目简介：
本项目瞄准甘孜州高海拔复杂地形电力运维难题，打造全国首个高原电力杆塔AI自主巡检与山火预警体系，融合北斗定位、激光点云建模及深度学习技术，集成无人机多光谱与红外传感系统，构建"智能感知-自主决策"闭环。首创"双频巡检"模式：日常巡检采用可见光与雷达扫描设备状态，防火期切换红外/多光谱监测，同步研发山火梯度预警系统，通过±1℃温感精度与0.5m²热源定位，建立"15分钟应急响应圈"，目标实现巡检效率提升300%、山火预警准确率超95%、关键线路监测全覆盖。项目已制定3项地方技术标准，突破高海拔覆冰识别（±0.5℃温差检测）、复杂地形无人机定位（±0.1m精度）等瓶颈，预计年减人工巡检12万公里，降山火故障风险70%，延长设备寿命8-10年，支撑清洁能源外送能力提升15%，形成可复制的高原电网智能化运维范式。
赛事总结
后续各项目组还将代表学校参加第二十届全国大学生交通运输科技大赛及第九届全国高校智能交通创新与创业大赛。通过这样的大赛，加强了各参赛项目组间的交流，激发起同学们参与科技创新活动的热情，浓厚了校园科技创新氛围。
