“2026年北方工业大学应急管理知识竞赛”是面向北方工业大学学生（本年度竞赛主要面对土木学院26级、25级、24级学生）开展的“校园安全与防灾减灾”、“防范电信诈骗”、“智慧校园建设”等教育教学课外活动，目的在于提升学生的计算机信息技术方面的综合能力素质，推动土木工程学院深入开展数字化、智能化教学，推动产业融合，深化AI赋能，培养具有“人工智能＋”特色的复合型人才。

一、竞赛组织

主办单位：教务处、土木工程学院

承办单位：土木工程学院

二、竞赛主题和模块内容：

竞赛主题主要包括：关于校园消防和校园安全（防范电信诈骗）的手机、计算机前端页面和智慧大屏页面设计，延庆新校区智慧校园建设、巡检机器人导航和智慧养老人形机器人数字化训练，智慧工地安全类软件和教育类软件开发等。

竞赛模块共9个，具体如下：

（一）计算机前端设计类（24级、25级、26级同学均适合参加）：

模块① 手机APP页面（原型）设计

手机页面设计主题为校园消防或校园安全（防范电信诈骗）。参见墨刀官网 https://modao.cc ，设计4~10个手机app静态页面（设计图片最少4个）。

模块② 网站页面（原型）设计

网站页面设计主题为校园消防或校园安全（防范电信诈骗）。参见墨刀官网https://modao.cc ，设计2~4个网站静态页面（设计图片最少2个，页面分辨率为1920×1080）。

模块③ 智慧大屏（原型）设计

智慧大屏设计主题为校园消防或校园安全（防范电信诈骗）。参见墨刀官网 https://modao.cc 或山海鲸官网 https://www.shanhaibi.com/，设计1~3个智慧大屏静态页面。（设计图片最少1个，图片分辨率为1920×1080及以上）。

（二）智能研究探索类（24级、25级、26级同学均适合参加）：

模块④ 基于智慧物联（AIoT）的延庆新校区智慧校园建设

开放题，通过AI工具、自媒体、学术论文及专业网站（如北京智能建筑有限公司 https://www.bibt.cn/）自学，作品要形成一定的逻辑性，最好能有自己独特的观点。主要进行校园智慧低碳和智慧安防2个方面内容探讨，延庆新校区效果图等信息见公众号和学校网站。

模块⑤ 巡检机器人定位、建图与导航

开放题，通过AI工具、自媒体、学术论文及专业网站自学，作品要形成一定的逻辑性，最好能有自己独特的观点。主要包括巡检机器人的定位与地图构建(SLAM)基本内容，以及应急救援机器人的自主导航（多传感器融合定位与建图技术）等。应用场景可采用校本部或延庆新校区校园平面图、效果图。

模块⑥ 智慧养老人形机器人的数字化应用场景

开放题，通过AI工具、自媒体、学术论文及专业网站（如乐聚机器人 https://www.lejurobot.com/zh）自学，作品要形成一定的逻辑性，最好有自己独特的观点。主要包括人形机器人构造、数据训练方式方法和应用场景设计等3个方面内容。应用场景采用多模态方式，包括视频、图像、文本、语音4种数据训练形式，至少完成2个养老应用场景的剧本设计。

（三）软件开发类（24级和25级已学或在学Python课程的同学适合参加）：

模块⑦ 基于VS Code、Spyder、IDLE等Python语言开发平台编程的可运行的应急安全教育学习软件开发

模块⑧ 基于Python语言和YOLO的施工现场安全帽检测

在VS Code、PyCharm等平台下用Python调用YOLO系列模型，完成从数据集准备、模型训练到推理检测的完整流程。数据集可调用网上公开的安全帽数据集（如 GitHub 上的 SHWD 安全帽佩戴数据集，见Github相关镜像网站：南京大学：https://mirrors.nju.edu.cn/github-release/ 清华大学：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/github-release/ 山东大学：https://mirrors.sdu.edu.cn/github-release/）。

用公开数据集不可直接调用官方预训练权重出结果，须用该数据集重新训练自己的模型，实现真实施工图片或视频中人员佩戴安全帽情况的检测。作品需完成至少3次检测对比图，并提交可运行源码一份，PPT一份，以及运行录屏视频一份。

模块⑨ 基于Python语言和YOLO的房屋裂缝安全检测

在VS Code、PyCharm等平台下用Python调用YOLO系列模型，完成从数据集准备、模型训练到推理检测的完整流程。数据集可调用网上公开的裂缝数据集（如GitHub，见Github相关镜像网站：南京大学：https://mirrors.nju.edu.cn/github-release/ 清华大学：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/github-release/ 山东大学：https://mirrors.sdu.edu.cn/github-release/）。

用公开数据集不可直接调用官方预训练权重出结果，须用该数据集重新训练自己的模型，实现真实施工图片或视频中桥梁、房屋裂缝的检测。作品需完成至少3次检测对比图，并提交可运行源码一份，PPT一份，以及运行录屏视频一份。

三、竞赛要求：

1、所有9个模块的比赛内容均鼓励充分利用AI工具、公众号等自媒体、学术论文网站等辅助完成比赛作品，同时参赛者应进行知识点自学、内容整理、修改、完善和延伸，形成自己所特有或独创的内容，达到AI应用与学术训练的比赛目的。

要通过参加本项比赛真正达到提升自己的目的。不能将网上现成的PPT成品直接下载递交。

是否组织现场答辩会待定。

2、模块 ①②③ 的作品设计可以采用墨刀、山海鲸等专业性的原型设计网站（均可免费试用若干个，无需交费。）完成静态页面设计，不涉及静态页面的编程。作品也可以采用其它图片编辑软件完成。

3、递交作品形式：

模块 ①②③ PPT文档。包括比赛内容介绍和思路、所完成的（原型）设计页面截图、作品小结及参赛心得体会等。

模块 ④⑤⑥ PPT文档。包括一般性介绍、综述、本作品的具体思路和完成内容、作品小结及参赛心得体会等。

模块 ⑦⑧⑨ 软件程序运行源码，录屏视频和PPT文档。包括比赛内容介绍和思路、Python程序核心代码、参赛心得体会。所开发软件能在笔记本电脑上运行。

四、递交方式和时间安排：

1、本年度比赛作品递交采用实名命名自己的作品文件夹名或文件名。

个人参赛（最少完成1个模块，最多完成2个模块）。

团队参赛：2人组队（最少完成2个模块，最多3个模块） 3人组队（最少完成3个模块，最多4个模块）

2、作品递交截止时间：2026年11月11日24:00

3、作品递交邮箱：1445892058@qq.com

4、比赛现场答辩和颁奖：2026年12月18日前