17 февраля 2017, 20:36
Университет IoT: команда от СПбПУ
- Название проекта. Интеллектуальная система обнаружения изменений
- Состав участников команды. 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
- Краткая аннотация проекта. 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).
- 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.
- Краткое описание структуры проекта. 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.
- 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.
Система может использоваться для:
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 …