Мобильная платформа автоматического подсчета металлопроката в условиях пересортицы

1.

Мобильная платформа автоматического
подсчета металлопроката в условиях
пересортицы
С1-89187
23.11.2020
Козловский Александр Вячеславович
Ростовская область, г. Таганрог

2.

АКТУАЛЬНОСТЬ
• Идея данного проекта – с помощью технологий распознавания образов
идентифицировать на фотографии объекты заданного типа и вести их подсчет в
автоматическом режиме.
• Задача актуальна для различных строительных баз, производственных и торговых
предприятий, выпускающих или реализующих металлопрокат различного вида.
• Предметная область накладывает особые условия для эксплуатируемых систем:
• во-первых, это чистота (пыль, ржавчина, различные смазки и мазута), в которой
высокоточная техника быстро выйдет из строя;
• во-вторых, это квалификация персонала, который для эксплуатации сложных
систем должен проходить дополнительное обучение и строгий отбор.
• Чтобы решить поставленную задачу необходимо предложить алгоритм, позволяющий
получать фотоснимки высокого разрешения с помощью смартфона.
2

3.

НОВИЗНА РЕШЕНИЯ
Старт фотосъемки
Цифровое изображение I в каноническом виде можно представить как двумерную
матрицу размерности m×n, где m и n количество пикселей по горизонтали и вертикали. В
ячейках такой матрицы записаны значения, характеризующие пиксель, например,
интенсивность цвета в модели RGB.
Если ячейках матрицы W, описывающей цифровое изображение, содержатся не
параметры отображения пикселя, а матрицы, описывающие отдельные упорядоченные
фрагменты изображения одинакового размера, то формируется матрица матриц
размерности p×q:
Получение снимка общего
плана объекта
Вычисление размерности
матрицы W
Создание слоев-масок для
каждой ячейки матрицы W
Цикл i от 1 до P
Цикл j от 1 до Q
Фотографирование части
объекта, соответствующей
маске
Матрица W размерности 3x3, состоящая из матриц I размерности 1000x1000 представляет
собой изображение размером 3000 на 3000 пикселей.
В практическом ключе приведенные выше гипотезы вытекают в то, что за один
фотоснимок формируется лишь часть изображения, а полную картину можно получить,
сняв p×q фотографий объекта. А именно частей объекта, идущих в таком же порядке, как
и значения в ячейках матрицы W
Получение матрицы Ip,q
Увеличить j на 1
Цикл j
Увеличить i на 1
Цикл i
Окончание
фотосъемки
3

4.

АРХИТЕКТУРА И ТЕХНОЛОГИИ
Мобильная рабочая станция
Облачный сервис
Смартфон под
управлением OS Android с
установленным
мобильным приложением
Neo4j NoSQL
база данных
Онтология методов и
комбинаций методов
компьютерной графики,
обработки графических
данных и распознавания
образов.
ФУНКЦИОНАЛ:
- фотографирование
- настройка параметров сцены
- выбор типа измерения
- демонстрация результатов измерения
- предварительная обработка изображений
Настольная рабочая станция
ПК под управлением
ОС Windows с установленным
программным обеспечением
ФУНКЦИОНАЛ:
- демонстрация результатов измерения
Модуль интеллектуального
предварительного анализа
изображений
Сеть Internet
Пополняемая библиотека
алгоритмов обработки и
анализа изображений
Модуль обработки
изображений
Модуль измерений
ФУНКЦИОНАЛ:
- определение типа изображения
- подбор оптимальных методов и их настройка
- обработка и анализ изображения
- детектирование объектов
- выполнение измерений
- хранение результатов измерений
- хранение онтологии
Инструменты
администрирования для
настройки и пополнения
библиотеки алгоритмов
- формирование отчетов
4

5.

ОБЩИЙ ПЛАН РАБОТ
ЭТАП
Сроки
Теоретическая часть/Обеспечивающие работы
Практическая часть/Основные работы по реализации
Разработка алгоритма
получения изображения
высокого разрешения с
помощью камеры
мобильного телефона.
Разработка технического
задания и эскизного проекта
системы.
I Квартал
2021
Анализ характеристик встроенных в мобильные
устройства фоторегистрирующих приспособлений
Практическая апробация возможностей фотокамер смартфонов в
реальных условиях
Определение рекомендуемого ценового диапазона,
пороговых значений и допустимых комбинаций
технических характеристик встроенных в мобильные
устройства фоторегистрирующих приспособлений
Разработка рекомендаций по выбору устройства для функционирования
предлагаемого продукта НИОКР
Разработка подхода к получению цифрового
изображения с применением мобильного устройства
общего назначения, оснащенного
фоторегистрирующими приспособлениями
Разработка и тестирование алгоритма получения изображения высокого
разрешения с помощью камеры мобильного телефона
Разработка технологии подсчета металлопроката с
учетом пересортицы
Разработка эскизного проекта мобильной платформы автоматического
подсчета металлопроката в условиях пересортицы
Участие в тематических конкурсах и выставках
Разработка основных модулей мобильной платформы
Проведение маркетинговых исследований с целью
выявления непосредственно заинтересованных в
приобретении и готовых к участию в натурных
испытаниях с последующим льготным приобретением
продукции предприятий
Сборка мобильной платформы, тестирование и отладка
Организация рекламной кампании и установление
контактов с предприятиями, выявленными на этапе
маркетинговых исследований
Публикация приложения в Google Play Market
II Квартал
2021
Разработка системы,
тестирование, отладка.
Публикация приложения в
Google Play Market.
Организация продвижения
продукта на рынок
III Квартал
2021
IV Квартал
2021
5

6.

БИЗНЕС
Параметр
1-ый год после
НИОКР
2-ой год после
НИОКР
3-ий год после
НИОКР
Оценочный объем рынка (платежеспособного
спроса), млн. руб;*.:
150
150
150
Потенциальная доля создаваемого продукта на
рынке:
3%
4%
5%
4
6
7,5
Выручка от реализации продукции, млн. руб.:
Планируемые подходы к
реализации продукта и
сбору заинтересованностей
в инвестировании и
развитии технологии:
- Участие в тематических конкурсах и выставках – с 3 квартала 2021 года
- Проведение маркетинговых исследований с целью выявления
непосредственно заинтересованных в приобретении и готовых к участию
в натурных испытаниях с последующим льготным приобретением
продукции предприятий – 3 квартал 2021 года
- Организация рекламной кампании и установление контактов с
предприятиями, выявленными на этапе маркетинговых исследований –
3-4 квартал 2021 года.
- Заключение договоров на поставку продукции – 4 квартал 2021 года
- Начало поставки продукции и размещение мобильного клиентского
приложения в магазине GooglePlay – 4 квартал 2021 года.
*по результатам предварительного анализа рынка и личных бесед со специалистами в области складского учета, торговли и производства
трубной продукции. Заинтересованность не носит разового характера – некоторые руководители планируют оснастить таким продуктом
каждого кладовщика / учетчика на своем предприятии (в некоторых случаях речь идет о 2-3 десятках рабочих станций, а так же о
дальнейшем сопровождении и поддержке)
10

7.

КОМАНДА
ФИО
Роль в проекте,
должность
Обязанности в проекте
Опыт и квалификация
Козловский А.В.
Руководитель
проекта
Координация работ по проекту,
выполнение теоретических
исследований
Аспирант 2 курса Южного федерального университета,
магистр техники и технологии по направлению 09.04.01
Информатика и вычислительная техника, с 2018 года
программист кафедры Вычислительной техники ЮФУ
Переверзев В.А.
Заместитель
директора по
науке
Научное руководство проектом,
разработка и реализация
алгоритмов распознавания
торцов металлопроката,
разработка и реализация
алгоритмов подсчета торцов
металлопроката с учетом
классификации
Старший научный сотрудник НИИ Робототехники и
процессов управления ЮФУ, ответственный исполнитель
по 14 проектам, в том числе 1 Гранту РНФ, 1 Гранту РФФИ,
1 Гранту в рамках Базовой части Государственного задания,
1 Гранту в рамках Проектной части государственного
задания, 10 Прикладных НИР, ОКР в рамках грантов и
хоздоговорных работ.
Гушанский С.М.
Заместитель
директора по
развитию и
внедрению
Организация продвижения
продукта, установление
контактов с представителями
целевых сегментов, оперативное
управление проектом
Кандидат технических наук, доцент Южного федерального
униерситета, автор 180 публикаций (в том числе 14 работ в
Scopus), с 1998 года является соучредителем и директором
компании по разработке программного обеспечения,
руководитель и ответственный исполнитель грантов РФФИ,
исполнитель грантов по Базовой и Проектной частям
Государственного задания
Буглов В.Е.
Инженерпрограммист
Разработка и отладка мобильного
приложения, разработка UI/UX
Аспирант 2 курса Южного федерального университета,
магистр техники и технологии по направлению 09.04.01
Информатика и вычислительная техника, с 2018 года
программист кафедры Вычислительной техники ЮФУ
Потапов В.С.
Инженерпрограммист
Программная реализация
алгоритмов распознавания и
подсчета, оптимизация
алгоритмов для работы на
мобильных платформах
Аспирант 4 курса Южного федерального университета,
магистр техники и технологии по направлению 09.04.01
Информатика и вычислительная техника, разработчик в
11
ООО "СиБОСС девелопмент интернейшнл" (с 2016 года)

8.

Спасибо за внимание!
Руководитель проекта:
Козловский А.В.
+7-988-898-07-09
[email protected]
12