Хакатон
Inside.AI

Описание:
На боковой поверхности шин располагается маркировка, содержащая логотип производителя, а также типоразмер шины: ширина шины, высота профиля и диаметр диска.
Необходимо разработать сервис, который будет определять производителя и типоразмер шины по ее снимку.

Критерии выполнения задачи:

• Правильное распознавание производителя – не менее 98%.
• Правильное распознавание типоразмера – не менее 95%.
• Общее время распознавания производителя и типоразмера – не более 2 сек.

Выборка:
Изображения шин (с боковой поверхности) предоставляются Заказчиком.

Описание:
На трубы с помощью маркиратора наносится буквенно-цифровая маркировка, содержащая уникальный номер трубы. При движении трубы в зоне контроля (вращательно или вращательно-поступательно) выполняется серия снимков, на части из которых виден номер.
Необходимо разработать сервис, который будет определять уникальный номер трубы по серии изображений этой трубы.

Критерии выполнения задачи:

• Правильное распознавание номера трубы по серии снимков – не менее 98%.
• Время распознавания номера трубы по серии снимков – не более 3 сек.

Выборка:
Изображения труб предоставляются Заказчиком.

Описание:
В области контроля железнодорожного транспорта имеется потребность осуществлять корректный подсчет вагонов. Зачастую он осуществляется с помощью аппаратных датчиков, что влечет за собой финансовые затраты. В связи с этим для подсчета вагонов имеет смысл проработать альтернативный вариант, заключающийся в разделении вагонов в видеопотоке. Разделение вагонов можно произвести путем обнаружения границ вагонов.
Необходимо разработать сервис, который будет производить определение границ вагонов на отдельных видео.

Критерии выполнения задачи:

• Правильное определение границ вагонов – не менее 90%.
• Время обработки одного кадра – не менее 3 сек.

Выборка:
Изображения вагонов предоставляются Заказчиком.

Описание:
В цехе промышленного предприятия для выполнения технологических операций используются мостовые краны. Для оцифровки выполняемых операций важно иметь информацию о местоположении крана. Необходимо разработать алгоритм, определяющий позицию крана в пролете по изображению с видеокамеры, установленной на кране.

Критерии выполнения задачи:

• Среднеквадратичная ошибка определении позиции крана:
• где n – число изображений, использованных в оценке
• Yi – истинное значение позиции
• Y ̂_i – предсказанное значение позиции
• Оценка будет выполнятся по данным с того же крана, но по изображениям, сформированным в другие сутки.

Выборка:
Набор изображений, в имени которых, содержится информация о позиции крана. Предоставляется Заказчиком.

Описание:
Для логистических компаний и промпредприятий, использующих контейнерные перевозки, актуальна задача подсчета количества контейнеров, появляющихся в зоне видимости камеры, снимающих автомобильные и ж/д въезды на предприятие. В общем случае распознавание номера контейнера не всегда возможно ввиду отсутствия или плохого качества нанесения номеров, поэтому первичной актуальной задачей является детекция каждого контейнера.
Необходимо разработать программный модуль, который будет детектировать контейнер в кадре, выполнять счет контейнеров и визуализировать результаты своей работы. Рекомендуется детектировать края контейнеров с угловыми фитингами, которые одинаковы у всех контейнеров (рекомендация не обязательная, возможны и иные идеи от участников).
Вход: видеофайл. Выход: количество контейнеров на видеозаписи.

Критерии выполнения задачи:

• Подсчет контейнеров – не менее 99%, без ложных срабатываний.

Выборка:
Видеозаписи вагонов-платформ, перевозящих контейнеры, предоставляются Заказчиком.

Описание:
Для сокращения необходимого количества винчестеров и их объема при видеосъемке ж/д составов, проходящих через ж/д КПП предприятий, требуется разработать видеоаналитический модуль, который из видеофайла формирует панорамный снимок ж/д состава.
Задача осложняется тем, что часто видеокамеры направлены на номера вагонов и не снимают вагон целиком, а также неравномерным движением вагонов с ускорением/замедлением.
Вход: видеофайл. Выход: панорамный снимок вагонов из видеофайла.

Критерии выполнения задачи:

• Визуально корректная панорамная фотография вагонов. Номера вагонов на фотографии не искажены и читаемы.

Выборка:
Видеозаписи предоставляются Заказчиком

Описание:
Глухонемые и слабослышащие люди используют для общения специальный язык жестов, что является барьером при коммуникациях с людьми, не владеющими таким языком.
Необходимо разработать сервис, позволяющий на основе анализа видео распознавать буквы русской дактильной азбуки и выводить на экран полученные результаты распознавания.

Критерии выполнения задачи:

• Правильное распознавание букв дактильной азбуки – не менее 90%.

Выборка:
Выборка собирается участниками самостоятельно. Изображения могут быть получены из открытых источников сети Интернет, сняты на камеру ноутбука, смартфона и других мобильных устройств. Выборка должна содержать изображения с отдельными буквами русской дактильной азбуки.

Описание:
Человек записывает видео, где рассказывает о проблемах, которые его беспокоят в психоэмоциональном плане. Чтобы полноценно проанализировать психоэмоциональное состояние человека производится анализ его лица, голоса и телодвижений.
Необходимо разработать сервис, который будет по голосу человека будет определять его эмоции.

Критерии выполнения задачи:

• Правильное распознавание эмоций человека по голосу – не менее 70%.
• Количество распознаваемых эмоций человека – не менее 3.

Выборка:
Аудио с голосом человека команда собирает самостоятельно.

Описание:
С помощью дрона сканируется определенная городская местность, которую планируют благоустроить. Далее с помощью ИИ генерируется концепт благоустройства данной территории с учетом всех особенностей местности.
Необходимо разработать алгоритм, который позволял бы оценивать воплощенную в жизнь идею по благоустройству (своего рода метрика).
Задачу по созданию подобной метрики можно разделить на 2 части:

1. Распознавание о каком объекте на карте идёт речь в посте/сообщении
2. Определение эмоциональной окраски текста. Например: негативный пост, нейтральный пост, и т.д.

Критерии выполнения задачи:

• Правильное распознавание объекта – не менее 98%.
• Правильное распознавание эмоциональной окраски текста – не менее 98%.

Выборка:
Для решения задачи нужно собрать выборку постов и комментариев из ВК по определённому городу (можно попробовать ограничится конкретными группами) и выделить признаки, по которым можно понять, что текст о конкретном месте. Например: упоминание адреса, названия, соседних адресов и типа объекта.