Цель проекта ScrapEye: Привить культуру сортировки и переработки мусора населению. Мотивировать к раздельному сбору мусора через поощрение. Бороться с разрастающимися свалками по всей России. Создание фандомата для раздельного сбора с использованием машинного зрения и ,обученной на десятках тысяч изображений, сверточной нейронной сети, способной различать 5 классов мусора, а также разработка мобильного приложения с возможностью авторизации пользователей в системе для участия в программе лояльности и отслеживания количества сданного мусора - шаг на пути к решению глобальных проблем.
Задачи: Сбор изображений для обучения СНС, разработка мобильного приложения и внедрение системы поощрения, разработка сайта компании, создание опытного образца фандомата.
Области применения: Фандоматы ScrapEye могу использоваться в городской среде, коммерческой сфере, устанавливаться в жилых комплексах.
Потенциальные потребители: Делятся на 2 типа: 1. Закупщики (арендаторы) ; 2. Непосредственные пользователи Конечным продуктом является готовый к эксплуатации фандомат ScrapEye для раздельного сбора мусора (70x160cm), оснащенный пятью мобильными урнами, монитором 19" с сенсорным экраном для взаимодействия между пользователем и фандоматом, камерой.
Себестоимость устройста составляет 80.000р. и включает в себя расходы на закупку материалов (70.000р.) и сборку (10.000р.). Конечная цена для продажи составляет 150.000р.
Принцип работы устройства: Пользователь нажимает на сенсорном экране фандомата кнопку "Начать", после чего, для более эффективного опыта использования, будет предложено пройти быструю авторизацию пользователя с помощью сканирования QR-кода на экране фандомата в мобильном приложении. Пользователь в реальном времени видит изображение с камеры на экране фандомата и имеет возможность нажать кнопку "Сделать фото", после чего обученная сверточная нейронная сеть определит на только что сделанном пользователем изображении класс мусора, затем будет предложено выбросить его в нужную урну. Далее у пользователя будет возможность повторить процесс. Как только пользователь отсканирует весь имеющийся мусор и закончит работу, в мобильном приложении появится информация о только что выброшенном мусоре, на аккаунт пользователя начислится n-ое количество баллов по программе лояльности.
Основным конкурентным преимуществом является конечная цена 1-ой единицы продукта по сравнению с конкурентами. Цена ниже примерно в 1.5 - 2 раза. Фандомат ScrapEye способен распознавать 5 классов мусора, что значительно больше, чем у конкурентов, фандоматы которых распознают лишь пластиковые и жестяные банки. Преимуществом также является использование инновационных сверточных нейросетей и машинного зрения для точной классификации объектов на изображении, в нашем случае мусора. Сверточные нейронные сети (CNN) используют систему меток для категоризации визуальных данных и понимания всего изображения. Они анализируют изображения в пикселях и присваивают каждому пикселю метку. Это значение вводится, чтобы выполнить математическую операцию, называемую сверткой, и сделать прогнозы относительно изображения. Подобно человеку, пытающемуся распознать объект на расстоянии, CNN сначала определяет контуры и простые формы, а затем заполняет их дополнительными деталями, такими как цвет, внутренние формы и текстура. Наконец, он повторяет процесс прогнозирования в течение нескольких итераций для повышения точности. |
