IoT Хакатон
17 февраля 2017, 20:36

Университет IoT: команда от СПбПУ

  1. Название проекта.
  2. Интеллектуальная система обнаружения изменений
  3. Состав участников команды.
  4. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ):
    • Нестеров Сергей Александрович, преподаватель
    • Гончаров Андрей Николаевич, студент
    • Таушева Ульяна Александровна, студент
    • Ерофеевский Игорь Алексеевич, студент
    • Шестаков Константин Сергеевич, студент
    • Смирнова Алена Витальевна, студент
    • Старкова Наталия Александровна, студент
    • Богучаров Владислав Алексеевич, студент
  5. Краткая аннотация проекта.
  6. Система предназначена для наблюдения (в первую очередь – визуального) за объектом, территорией или явлением, распознавания происходящих изменений, сохранения описания событий и с последующим их анализом. При этом, полученные локально данные отправляются для обработки в «облако», где после обработки сохраняется информация о событии и, при необходимости, формируется ответная реакция (например, оповещение пользователей).
    Система может использоваться для:
    • наблюдения за объектами инфраструктуры (например, в горной местности — за участком дороги, опасным с точки зрения схода снега или камнепадов);
    • наблюдения за живой природой;
    • в целях охраны территорий;
    • и т.д.
  7. Краткое описание структуры проекта.
  8. Инфраструктуру типового решения IoT можно представить в виде 3 уровней: аппаратного, программного (клиентская часть) и серверного. В данной системе аппаратный уровень включает в себя видеокамеру (или камеры), датчики (температуры, влажности, освещенности, шума, движения), микроконтроллер, микрокомпьютер Raspberry PI 3. Информация с камеры и датчиков будет поступать на микрокомпьютер, где будут формироваться пакеты MQTT для дальнейшей отправки серверному компоненту в облаке Bluemix. Обработка данных предполагает:
    • использование интеллектуальной системы распознавания объектов на изображении;
    • формирование описания сцены и поиска в нем изменений;
    • формирование описания события — появление нового объекта, перемещение объекта, изменения в наблюдаемых параметрах (температура, уровень шума и т.д.), сопровождающие событие;
    • сохранение в облаке истории наблюдений;
    • анализ истории наблюдений и формирование отчетов;
    • при наличии достаточного количества данных, возможно использование алгоритмов интеллектуального анализа данных для предсказания событий.

    Таким образом, интеллектуальная система определяет факт наличия изменения, характер зафиксированного изменения, сохраняет информацию о событии и принимает решение о дальнейшем действии — продолжить наблюдение, активизировать систему оповещения …
  9. Пример предполагаемого внедрения проекта.
    • Наблюдение за камнеопасным участком дороги в горной местности. Периодическое и/или при появлении шума получение картинки, анализ изображения (нет изменения, проезжает автомобиль, камнепад…), запись события, при необходимости – оповещение аварийных служб.
    • Наблюдение за животными в дикой природе. Периодическое и/или при появлении шума/обнаружении движения получение картинки, анализ изображения (нет изменений, появление животных – тогда попытка распознавания), формирование описания события (учитывается время, освещенность, температура …), сохранение истории событий, формирование отчетов и аналитическая обработка.
394
5
IoT Хакатон
17 февраля 2017, 20:18

Университет IoT: команда «Умный кампус»

  1. Название проекта.
  2. «Умный кампус»
  3. Состав участников команды.
    • Восков Леонид Сергеевич, НИУ ВШЭ, профессор
    • Горячева Александра Сергеевна, НИУ ВШЭ, студент
    • Нефедов Александр Николаевич, НИУ ВШ, студент
    • Поляков Евгений Викторович, НИУ ВШЭ, аспирант
    • Фахразеев Антон Романович, НИУ ВШЭ, студент
    • Шебанин Александр Сергеевич, студент
    • Щербаков Глеб Павлович, студент
  4. Краткая аннотация проекта.
  5. “Интернет вещей” – сегмент мирового Интернета характеризующийся стремительно возрастающим количеством интеллектуальных устройств, подключаемых к глобальной сети. Данные устройства позволяют производить мониторинг, обслуживание и управление, а также обрабатывать огромные объемы данных, и публиковать их в сеть.

    Исследования показывают, что количество интеллектуальных устройство в мире стремительно увеличивается, что приводит к повышению спроса на различные системы интеграции и взаимодействия. Учитывая данные обстоятельства, разработки подобных систем является весьма актуальной задачей.

    Одним из наиболее перспективных направлений развития рынка Интернета вещей является интеграция умных устройств в так называемые системы “Умного дома”. Однако в последнее время существует потребность в расширении подобных систем до более глобального уровня, например, системы “Умный кампус”.

    Основное отличие систем “Умный дом” от “Умного кампуса” состоит в более широком спектре возможностей. Т.к. система «Умный кампус» рассчитана на большой круг пользователей и объемы данных, то разрабатываемое программное обеспечение должно быть кроссплатформенным, иметь более совершенный интерфейс, позволяющий наиболее эффективно управлять различными устройствами. Умный кампус — это более глобальная система и имеет следующие отличительные особенности:
    • Наличие более функционально эффективного интерфейса, позволяющего управлять неограниченным количеством разнообразных интеллектуальных устройств
    • Наличие системы безопасности, для предотвращения хакерских атак и несанкционированного доступа
    • Система аналитики данных
    • Наличие возможности объединения кампусов в единую сеть

Читать полностью
658
5
IoT Хакатон
17 февраля 2017, 20:03

Университет IoT: команда «eduLoRaNet»

  1. Название проекта.
  2. «eduLoRaNet»
  3. Состав участников команды.
    • Дворников Андрей Алексеевич, Высшая Школа Экономики, аспирант 4 г.о.
  4. Краткая аннотация проекта.
  5. Беспроводные сенсорные сети – перспективная технология маломощных вычислительных сетей, применяющаяся для сбора и обработки информации с большого количества маломощных узлов, распределённых на больших территориях. Технология легла в основу такого перспективного направления, как туманные вычисления, в рамках которой ведутся международные исследования и разработки. Набирают распространения беспроводные сенсорные сети большой дальности связи (LPWAN), позволяя проводить исследования и разработки в новых областях, где ранее беспроводные сенсорные сети не использовались из-за небольшой дальности связи. Межуниверситетская LoRaWAN сеть eduLoRaNet — экспериментальная автономная сеть LoRaWAN для мониторинга климата, условий в аудиториях университетов и передачи текстовых сообщений, в том числе, в чрезвычайных ситуациях. Для доставки текстовых сообщений используется наложенная сетей поверх беспроводной сенсорной сети, организованная таким образом, что не нарушает работу беспроводных сенсорных сетей при любых нагрузках.
  6. Краткое описание структуры проекта.
  7. Узлы LoRaWAN расположены в кампусах университетов Москвы, где опорные узлы (1-3) собирают информацию о климатических условиях в районе города, где расположен кампус университета, участвующий в проекте. Оконечные узлы в аудиториях университета собирают информацию о температуре в помещениях кампуса (a-f). Клиентские устройства студентов и сотрудников университета (смартфоны, планшеты, ноутбуки) (A-B) передают текстовые сообщения через сеть LoRaWAN без участия сети Интернет за счёт гибридного приёмопередатчика на узлах оконечных устройств (LoRaWAN + Bluetooth LE).
  8. Пример предполагаемого внедрения проекта.
  9. Создание межуниверситетской сети LoRaWAN, объединяющей кампусы НИУ Высшая школа экономики и МГТУ имени Н.Э.Баумана – платформы для исследований в области беспроводных сенсорных сетей и наложенных сетей.
680
5
IoT Хакатон
17 февраля 2017, 19:56

Университет IoT: команда «BFCommunication»

  1. Название проекта.
  2. «BFCommunication»
  3. Состав участников команды.
    • Говязин Сергей Владимирович, МГТУ им. Н.Э.Баумана, студент ИУ7-42.
    • Набережный Алексей Алексеевич, МГТУ им. Н.Э.Баумана, студент ИУ7-42.
  4. Краткая аннотация проекта.
  5. Наш проект призван организовывать удобную и быструю коммуникацию на поле боя. Система могет использоваться как для настоящих боевых действий, так и для игры в пейнтбол или страйкбол. Мы предлагем несколько типов взаимодействия между солдатами:
    1. Позиционирование каждого участника на поле боя.
    2. Оповещение о летальном исходе союзников во время боевых действий.
    3. Отправка горячих команд с помощью жестов
  6. Краткое описание структуры проекта.
  7. Проект использует следующие технологии:
    1. Микроконтроллеры. На первых порах — Arduino
    2. Li-ion батареи. Имеют большую плотность энергии, но малую токоотдачу, что идеально подходит для нашей идеи
    3. Технологию костной проводимости и виброоповещений. Благодаря этим системам, уши человека остаются всегда открыты, и он отлично слышит все звуковые сигналы.
    4. Радиоприемник и радиопередатчик, обеспечивающие взаимодействие устройств.
    5. Датчики типа «акселерометр» на теле для распознавания жестов.
    Также мы представим программные решения – софт, связывающий все стройства и обеспечивающий стабильную связь.Концепт предполагает так же разработку сервера в виде базовой станции для сбора боевой статистики и поддержки безопасного p2p соединения участников сети.
  8. Пример предполагаемого внедрения проекта.
  9. Для начала должны быть проведены тесты для подтверждения жизнеспособности проекта. Тесты будут направлены на 2 отрасли: на игровую (игры типа пейнтбола), и на военную. Сначала мы предложим попользоваться нашей системой людям, играющим в пейнтбол, а затем военным. Узнаем отзывы, исправим недостатки, и тогда устройство будет готово для внедрения в одну из этих областей, либо в обе.
422
5
IoT Хакатон
17 февраля 2017, 19:48

Университет IoT: команда «WearKeeper»

  1. Название проекта.
  2. «WearKeeper»
  3. Состав участников команды.
  4. НИУ ВШЭ:
    • Мажанов Максим Сергеевич, студент
    • Мотайленко Илья Александрович, студент
    • Смусева Дарья Алексеевна, студент
    • Козина Ассоль Васильевна, студент
    • Шарифуллин Даниил Михайлович, студент
    • Ролич Алексей Юрьевич, ассистент ДКИ МИЭМ НИУ ВШЭ
  5. Краткая аннотация проекта.
  6. Проект будет представлять собой программно-аппаратный комплекс, который будет монтироваться в гардеробный или платяной шкаф. Разрабатываемый проект будет упрощать ежедневный подбор одежды, повышать эффективность хранения одежды и постельного белья.

    Основной функционал системы:
    • Контроль появления вредных насекомых (моль).
    • Автоматизированная ароматизация одежды и постельного белья.
    • Рекомендации по подбору одежды в соответствии с погодными условиями.
    • Рекомендации по замене постельного белья.
    • Контроль влажности и температуры внутри шкафа.
    • Предоставление статистической информации и аналитики пользователю.
  7. Краткое описание структуры проекта.
    • Библиотека для интеграции с iOS приложениями;
    • Библиотека для интеграции с Android приложениями;
    • Возможность работы с несколькими аккаунтами;
    • Приложение;
    • Камера;
    • База данных;
    • Датчики температуры и влажности;
    • Датчики движения;
    • Подключение к интернету;
    Все вышеуказанное контролирует платформа Raspberry PI 3, через которую и регулируется сбор данных с датчиков и подключение к интернету. Благодаря беспроводному соединению по технологии LoRa у пользователей есть возможность удаленно проводить мониторинг нескольких шкафов одновременно.
  8. Пример предполагаемого внедрения проекта.
  9. Данная система может устанавливаться как в домовладениях, так и в магазинах одежды и постельного белья. Таким образом, модель монетизации может представлять собой как B2B, так и B2C. Разрабатываемое программное обеспечение позволит интегрировать данную систему в уже существующие системы “Умный дом”, а также подключать такую систему к облачным платформам Интернет вещей.
757
5