ELTE-s hallgatók 8 óra alatt állítottak össze egy gépilátás-programot
A Millenáris startup campusán rendezték meg június elsején első alkalommal a versenyt. A szervezők négy témát ajánlottak fel, a jelentkezők az automata út optimalizáció, az Internet of Things (IoT), a vizuális folyamat monitoring é gépi látás (road vision) között választhattak. Az ELTE fizikus mesterszakosai, Biricz András é Olar Alex az utóbbi mellett tették le voksukat, itt a feladat az volt, hogy olyan gépi látásra épülő platformot építsenek fel, amely nyers mozgóképeket küldő kamerával felszerelt jármű é egyéb objektumok közötti összefüggéeket (távolság, kamerától távolság stb.) detektál é jelenít meg élő videón. A szervezők arra voltak kiváncsiak, milyen ötletes összefüggéeket találnak a versenyzők, é megoldásukat hogyan tudják "csomagolni". Mindehhez maximum 8 óra állt rendelkezéükre.
„Valós idejű objektumfelismerét é klasszifikációt valósítottunk meg, mely mind videón, mind pedig élő webkamerás képen működött. A felvételen való távolságméréhez definiáltunk egy mértéket, amelynek alapján lehetőségünk nyílt adaptív tempomat rendszer fejlesztéére. A feladathoz megadott videókon kalibrálás után ellenőriztük a módszerünket” – számolt be megoldásáról Biricz András é Olar Alex.
A képen a feladatban kiadott közúti felvétel szerepel, amelyen az ELTE-s hallgatók bekeretezik az autókat é távolságmetrikát rendelnek hozzá.
Az ELTE mindig fontosnak tartotta, hogy diákjai ne csak elméleti, hanem gyakorlati képzét is kapjanak. Az egyetem több karán é intézetében folyik magas szintű mesterséges intelligencia tananyagot is magában foglaló képzé. A két versenyző a fizikus MSc szakon a tanul, é a Fizika Intézet Komplex Rendszerek Fizikája Tanszéken gépi tanulási témában írja diplomamunkáját.
A fotón a program valós időben felismeri a mobiltelefon kamerájának képén megjelenő tárgyakat, embereket, konkrétan az alkotókat, Biricz Andrást é Olar Alexet.