Победители межвузовского конкурса проектов-2021

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.

Автор проекта: Большаков Иван,  МИЭМ ВШЭ (Москва)

Преподаватель: Восков Леонид Сергеевич

Ментор: Пересадько Андрей Григорьевич, Исследовательский центр Samsung

Сегментация 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.

Авторы проекта: Лаптев Павел, Давыденко Сергей, ТУСУР (Томск)

Преподаватель: Светлаков Михаил Олегович

Ментор: Карачаров Владимир Олегович, Исследовательский центр Samsung

Система позволяет 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. Для решения был собран датасет из 2140 изображений с полным набором координат ключевых точек лица, а для определения лица на изображении с камеры используется сеть YOLOv4-tiny

Автор: Сергей Печурин, КГУ (Курск)

Преподаватель: Макаров Константин Сергеевич

Ментор: Шадриков Андрей Алексеевич, Verigram LLC,
Ивахненко Алексей Александрович, Центр искусственного интеллекта Samsung

Генерация логотипов на основе текстового описания. 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.

Авторы: Мишин Никита, Терещенко Максим, ЮФУ (Ростов-на-Дону)

Преподаватель: Яценко Дмитрий Владимирович

Ментор: Стеркин Глеб Михайлович, Центр искусственного интеллекта Samsung

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.

Автор: Осинцев Артем, ТУСУР (Томск)

Преподаватель: Пехов Олег Валерьевич

Ментор: Сизова Ксения Геннадьевна, RedBees

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.

Авторы: Матвеев Михаил, Ракипов Тагир, Сиротинский Никита, ВШЭ (Москва)

Преподаватель: Ролич Алексей Юрьевич

Ментор: Мерзляков Алексей, Исследовательский центр Samsung

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.

Автор: Артемасов Дмитрий, УрФУ (Екатеринбург)

Преподаватель: Присяжный Алексей Владимирович

Ментор: Полонский Станислав Владимирович, Исследовательский центр Samsung

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.

Автор: Воскребенцев Кирилл, РТУ МИРЭА (г. Москва)

Преподаватель: Шешуков Леонид Сергеевич

Ментор: Скрипкин Андрей Сергеевич, Исследовательский центр Samsung

Мобильное приложение — фоторедактор, позволяющее накладывать на фотографии цветовые фильтры в стилистике известных кинофильмов.

Автор: Бодякова Дарья, Вуз: УГНТУ (г. Уфа)
Преподаватель: Дружинская Е.В.
Ментор: Скрипкин Андрей Сергеевич (Исследовательский центр Samsung)

Удобное лаконичное Android — приложение для создания коротких ссылок.

Авторы: Мондрий Кирилл, Хидиров Максим, САФУ (г. Архангельск)

Преподаватель: Пархимович М.Н.

Ментор: Скрипкин Андрей Сергеевич (Исследовательский центр Samsung)