2025年MathorCup数学应用挑战赛---大数据竞赛赛题分析

赛道 A：基于计算机视觉的集装箱智能破损检测

赛道 B：物流理赔风险识别及服务升级问题

咱们先把这两个赛道的核心区别拎清楚——赛道A是纯纯“看图片干活”，专门找集装箱上的破损；赛道B是“扒表格算账”，琢磨物流理赔的风险，俩方向完全不搭边，咱们逐个赛道、逐个问题掰开揉碎了说，都用大白话，不整那些生僻术语。

先看赛道A，集装箱破损检测这块，适合的学生得是玩过图片识别的，比如计算机科学、人工智能、自动化这些专业，尤其是平时接触过“看图片找东西”的同学，上手会快很多。咱们先讲第一个问题：判断图片里的集装箱有没有残损。这是A赛道里最基础的活，不用找破损在哪，就给个“有”或“没有”的答案，有点像你刷手机看图，判断“这张图里有没有猫”一样，只是对象换成了集装箱的破损。用到的模型也不用自己从零搭，像ResNet、EfficientNet这些现成的图片分类框架，网上一搜全是代码，改改输入输出就能用。但重点不在模型多复杂，而在“处理图片”——你想啊，港口的图片里乱七八糟的，有机器、天空、地面，还有反光、阴影、下雨天的水痕，这些都容易让模型认错，得先给图片“做个大扫除”，比如裁掉没用的背景、调调亮度去掉阴影；另外，没残损的图片可能比有残损的多好多，要是模型光看这些“没问题”的图，最后可能就偷懒只认“没残损”，漏了真正有问题的，所以得想办法平衡数据，比如多复制点有残损的图，或者少用点没残损的图，这才是这个问题的关键。

接下来是A赛道的第二个问题，也是最难的：既要找到破损在哪，还得说出是“凹陷”“裂纹”还是“锈蚀”。这就比第一个问题难多了，不光要知道“有”，还得用框把破损圈出来，甚至精确到每个像素——比如裂纹就几像素宽，得让模型能“看见”这么小的东西，还得区分开长得像的破损，比如深凹痕和破洞，一不小心就认错了。用到的模型一般是能同时干“找位置+标细节”的，比如Mask R-CNN，既能画框又能标像素；要是想快点出结果，也能用YOLO先画框找位置，再用U-Net补细节标分割。这里最头疼的是“多尺度检测”，大的锈蚀还好认，小的裂纹可能就一条细线，模型很容易漏看，所以得让模型像用放大镜一样，一层一层看图片的不同大小细节；另外，区分相似破损也得下功夫，可能得专门给这些像的破损样本做标注，让模型多学几遍。

最后是A赛道的第三个问题，评估前两个模型好不好用。这就简单了，不用建模，就是给模型“打分”。比如第一个问题判断“有没有破损”，不能只看“准确率”——因为没残损的图多，准确率高不代表能把所有有破损的都找出来，得看“召回率”，也就是到底漏了多少有破损的；第二个问题检测分割，要看“框得准不准”（行业里叫mAP）和“分割得对不对”（叫mIoU）。这些指标用Python的sklearn库就能算，重点是选对指标，别用错了——比如第一个问题用准确率，看似分高，其实没意义；另外，还得分析结果，比如召回率低，到底是因为小裂纹没看见，还是背景干扰太大，得说清楚原因，不能光甩个分数就完事。

再来说赛道B，物流理赔风险识别，这个适合玩表格数据的同学，比如数据科学、统计学、金融工程，要是物流管理专业的同学懂业务，上手会更顺，因为这个赛道全是跟运单相关的表格数据，不用碰图片。第一个问题是给运单分三类：“合理诉求”“诉求偏高”“严重超额”，核心是根据“理赔差额”（实际赔的钱减客户要的钱）和“实际赔付金额”来划界限。这一步不用急着建模，得先“摸透数据规律”——比如画个直方图看看，“合理诉求”的差额是不是堆在一起很密集，“严重超额”的是不是散在外面很稀疏，还得符合业务要求：严重超额的运单不能超过3%，合理诉求的得不少于85%。具体做的时候，先画散点图、直方图看看数据分布，再用K-means聚成3类，或者按“实际赔付金额”分档——比如100块以下、100到500块、500块以上，每档里再按差额的分位数划界，比如每档里差额最小的5%算严重超额，这样既符合数据规律，又能满足业务占比要求。这里要注意别“一刀切”，比如实际赔1000块和赔100块的运单，就算差额一样，也不能归为一类，必须按赔付金额分档定标准，不然就不符合实际业务逻辑了。

B赛道的第二个问题是预测实际赔付金额，也就是算“这单该赔多少钱”，属于连续值预测，不难。用到的模型不用复杂的神经网络，就用处理表格数据最顺手的“树模型”，比如随机森林、XGBoost、LightGBM，这些模型抗干扰能力强，还不用怎么调参。重点在“特征工程”——表格里有很多分类数据，比如“商品类型”是生鲜还是电子产品，得转成数字（行业里叫One-Hot编码）；还有缺失值，比如有的运单没填保价金额，得补上，用均值或者中位数都行；另外，像运单号这种跟赔付金额没关系的特征，得删掉，不然会干扰模型。还有个小麻烦是异常值，比如有的运单赔几万块，这种极少数的情况很容易带偏模型，得先找出来处理，比如用“盖帽法”把特别大的值限制在某个范围里。

B赛道最难的是第三个问题：用第一个问题的规则建模型，预测新运单的类别，还得处理“严重超额样本少”的问题，最后对比两种预测方法的好坏。严重超额的样本只占3%，要是直接建模，模型很可能只认“合理诉求”，漏了严重超额的，所以得想办法处理——比如用SMOTE造点“严重超额”的假样本，或者调模型的class weight，给严重超额的样本更多“权重”，让模型重视它。建模还是用XGBoost、LightGBM这些树模型，重点是把之前处理好的特征喂进去。对比方法的时候得客观，不能只说哪个好：直接分类的好处是一步到位，不用先预测赔付金额，避免了两次误差叠加；但坏处是没利用好“赔付金额+差额”的业务逻辑。而先预测赔付金额再分类，好处是符合实际业务流程，先算该赔多少再判断合理不；但坏处是如果赔付金额预测不准，后面的分类也会错，相当于误差会累积。这部分得把优缺点说透，不能糊弄。

最后咱们总结下：想玩图片、调视觉模型的，选赛道A，适合计算机、AI相关专业，最难的是问题2的检测分割，核心是搞定多尺度和相似破损；想扒表格、玩数据的，选赛道B，适合数据科学、统计相关专业，最难的是问题3的不平衡处理和方法对比，核心是搞定少数样本和业务逻辑。俩赛道门槛不一样，但只要找准自己擅长的方向，上手都不算难。