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.
10111
5