Выбор Samsung
Система мониторинга загрязнения воздуха
Автор: Большаков Иван
Вуз: ВШЭ (Москва)
Преподаватель: Восков Леонид Сергеевич
Ментор: Пересадько Андрей Григорьевич (Исследовательский центр Samsung)
Описание: Цель проекта — реализовать устройство, способное считывать показания с датчиков и передавать их на сервер в сетях NB-IoT при помощи протокола MQTT. Разработана печатная плата для устройства. Микроконтроллер STM32, модуль связи SIM7070G. Облачный сервис — RighTech IoT Cloud. Устройство с помощью датчиков определяет показатели загрязнения окружающей среды, температуры и скорости ветра. Целевая аудитория данного устройства — владельцы мусоросжигательных заводов и свалок.
Ментор года
Ксения Сизова (RedBees)
Вуз года
ТУСУР (Томск)
Трек «Искусственный интеллект»
1 место
Сегментация изображений на примере ценников
Авторы: Лаптев Павел, Давыденко Сергей
Вуз: ТУСУР (Томск)
Преподаватель: Светлаков Михаил Олегович
Ментор: Карачаров Владимир Олегович (Исследовательский центр Samsung)
Описание: Проект направлен на изучения способов сегментации изображений ценников товаров на основе нейронных сетей. Проект может быть использован работниками магазинов или покупателями для сверки информации, представленной на ценнике с актуальной информацией в базе данных. С помощью нейросети YOLO на исходной фотографии ценника выделяются сегменты, содержащие название товара, его стоимость, цену со скидкой и штрих-код. Текстовые блоки обрабатываются моделью EasyOCR, а для распознавания штрих-кода используется библиотека pyzbar.
2 место
Интеллектуальная система бесконтактного управления компьютером «Vision Control»
Автор: Сергей Печурин
Вуз: КГУ (Курск)
Преподаватель: Макаров Константин Сергеевич
Ментор: Шадриков Андрей Алексеевич (Verigram LLC), Ивахненко Алексей Александрович (Центр искусственного интеллекта Samsung)
Описание: Цель проекта — Создание системы, позволяющей управлять компьютером с помощью движений головы и мимики лица в режиме реального времени. Проект имеет социальную направленность и позволяет обойтись без рук при передвижении курсора мыши, а нажатия кнопок мыши осуществляются морганием глаз.
Итог: написано приложение, эмулирующее компьютерную мышь и распознающее мимику лица по ключевым точкам. Собран датасет из 2140 изображений с полным набором координат ключевых точек лица, а для определения лица на изображении с камеры используется сеть YOLOv4-tiny
3 место
Генератор логотипов
Авторы: Мишин Никита & Терещенко Максим
Вуз: ЮФУ (Ростов-на-Дону)
Преподаватель: Яценко Дмитрий Владимирович
Ментор: Стеркин Глеб Михайлович (Центр искусственного интеллекта Samsung)
Описание: Генерация логотипов на основе текстового описания. На вход модели подается, например, статья из Википедии, посвященная какой-нибудь фирме. И по этой статье модель выдает варианты изображений, характеризующих этот текст. С помощью нейронной сети Word2Vec слова входного описания преобразуются в вектор и по полученному набору чисел с помощью модели StyleGAN2 генерируется картинка логотипа. Для обучения были использованы дампы Википедии, из которых были отобраны 172 000 картинок логотипов с соответствующим описанием.
Трек «Мобильная разработка»
1 место
1. IMLocation
Автор: Воскребенцев Кирилл
Вуз: РТУ МИРЭА (г. Москва)
Преподаватель: Шешуков Л.
Ментор: Скрипкин Андрей Сергеевич (Исследовательский центр Samsung)
Описание: Навигация внутри зданий зачастую затруднена (плохой сигнал GPS – основной источник данных о местоположении), или точность навигации в здании недопустимо плоха. Приложение IMLocation предлагает вариант решения этой проблемы.
Ссылка на apk файл
Ссылка на исходный код приложения
2 место
MOVIE FILTER
Автор: Бодякова Дарья
Вуз: УГНТУ (г. Уфа)
Преподаватель: Дружинская Е.В.
Ментор: Скрипкин Андрей Сергеевич (Исследовательский центр Samsung)
Описание: MOVIE FILTER — приложение фоторедактор, позволяющее накладывать на фотографии цветовые фильтры в стилистике известных кинофильмов.
Ссылка на apk файл
Ссылка на исходный код приложения
3 место
ShortLink
Авторы: Мондрий Кирилл, Хидиров Максим
Вуз: САФУ (г. Архангельск)
Преподаватель: Пархимович М.Н.
Ментор: Скрипкин Андрей Сергеевич (Исследовательский центр Samsung)
Описание: удобное приложение для создания коротких ссылок.
Ссылка на apk файл
Ссылка на исходный код приложения
Трек «Интернет вещей»
1 место
Монитор холода
Автор: Осинцев Артем
Вуз: ТУСУР (Томск)
Преподаватель: Пехов Олег Валерьевич
Ментор: Сизова Ксения Геннадьевна (RedBees)
Описание: Идея проекта заключается в следующем: возможность отслеживания в реальном времени температуры в промышленных холодильных установках, запись журнала статистики и информирование (email, СМС сообщение, чат бот, push-уведомление) в случае выхода температуры за пределы установленного диапазона температур (например ниже -90С или выше — 80С). Система состоит из устройств клиентов с радиомодулем LoRa и шлюза, которое опрашивает клиентов и передает данные на сервер посредством GSM модема либо WiFi сети. Проект уже введен в эксплуатацию и успешно используется, есть планы расширения.
2 место
Система совместного использования апартаментов
Авторы: Матвеев Михаил, Ракипов Тагир, Сиротинский Никита
Вуз: ВШЭ (Москва)
Преподаватель: Ролич Алексей Юрьевич
Ментор: Мерзляков Алексей (Исследовательский центр Samsung)
Описание: Система предоставляет интерфейс для управления конечными устройствами в сети Интернета вещей — замками Danalock V3. В качестве шлюза, связывающегося с замками по ZigBee, используется встраиваемый компьютер OrangePi. В качестве облачной системы используется Rightech Iot Cloud. Backend системы разработан на Python.
3 место
Универсальный модуль сбора и передачи данных по NB-IoT
Автор: Артемасов Дмитрий
Вуз: УрФУ (Екатеринбург)
Преподаватель: Присяжный Алексей Владимирович
Ментор: Полонский Станислав Владимирович (Исследовательский центр Samsung)
Описание: Цель проекта — создать продукт, осуществляющий сбор и передачу данных по стандарту NB-IoT, со следующими характеристиками: универсальность, гибкость и масштабируемость, низкое энергопотребление, удобство использования. Разработан отладочный набор, состоящий из основной платы и нескольких плат дополнения, позволяющий реализовать устройство Интернета вещей с широким функционалом: связь NB-IoT, измерение температуры, влажности, давления, освещенности, вибрации, содержания газов в воздухе, а также акселерометр, магнетометр, силовой ключ, звуковой индикатор, семисегментный индикатор. Используется микроконтроллер STM32 и модуль связи SIM7000E, разведена четырехслойная печатная плата и набор плат расширения, проведен анализ уровня энергопотребления. В качестве протокола прикладного уровня используется MQTT, данные хранятся в Oracle IoT Cloud.
Выбор зрителей
Умное мусорное ведро
Автор: Дусов Мурад
Вуз: МИРЭА (Москва)
Преподаватель: Миронов Антон Николаевич
Ментор: Пересадько Андрей Григорьевич (Исследовательский центр Samsung)
Описание: Мусорное ведро, которое при помощи камеры и нейросети разделяет отходы по разным контейнерам: пластик, бумага, металл и т.д. Датасет состоит из 2467 фотографий различных категорий мусора. Точность данной модели — 92%. Использовалась библиотека TensorFlow.