Киоски и мини-магазины без персонала и распознавание людей — Николай Мурзенков, iomico
Ура! К нам присоединится один из лучших спикеров наших прошлых митапов — Николай Мурзенков, основатель компании iomico, с презентацией «Киоски и мини-магазины без персонала и распознавание людей».
Участники нашей мартовской встречи по AI + Edge Computing наверняка помнят, как Николай рассказывал о выходе на новый перспективный рынок ИИ и граничных вычислений. В том же выступлении состоялась презентация умной системы видеонаблюдения для вендинговых холодильников: инженерной команде iomico удалось в несколько раз снизить себестоимость «железа», организовать все вычисления локально (on-edge) и научиться автоматически определять вероятность воровства товаров при покупке. Видеозапись того суперполезного выступления доступна на Ютуб-канале Hardware Ecosystem.
В этот четверг мы вернемся к этой теме, чтобы узнать о судьбе проекта и новых инженерных находках. Итак, представляем вам Николая Мурзенкова и его новую презентацию:
– Николай, давай расскажем о тебе новым участникам наших митапов? Расскажи про свой профессиональный опыт.
Несколько лет я занимался графическим дизайном, интерфейсами и motion-дизайном. За 10 лет вырос от программиста до технического директора в компании Hackspace, которая специализируется на разработке программного обеспечения и электроники для коммерческого транспорта. Один из основателей компании iomico, занимающейся разработкой электроники и софта в сфере IoT.
– В чем состоит суть твоего кейса?
Совместно с компанией Byte Technology мы разработали аппаратно-программное решение edge-ai, котое умеет определять кражи и классифицирует объекты внутри умных холодильников при помощи компьютерного зрения.
– Чем этот кейс будет интересен инженерам и менеджерам?
Вот, что будет интересно инженерам: мы сделали свою плату для захвата нескольких камер и конверсии MIPI в USB на базе Cypress (MIPI->USB) и Lattice (MIPI merge). Наше программное решение работает на самой дешевой модели Nvidia Jetson Nano.
В программной части использовали MediaPipe, gStreamer, Jetson Utils (мы не брали nVidia Deep Stream, т.к. он первоначально делался для более производительных систем, + сложно дорабатывать какой-то функционал, которого нет out-of-the-box).
А менеджеры смогут узнать о технологиях, за счет которых можно сокращать себестоимость различных продуктов, в которых требуется бюджетное on-the-edge детектирование событий и объектов с нескольких камер.
— Николай, спасибо, что в очередной раз поделишься с нами своими разработками! Будем ждать твоего выступления 16 декабря!
Незадолго до митапа мы опубликуем расписание всех докладов, вы могли выбрать самый интересный для себя доклад и подключиться к нам в удобное время. Напоминание о событии и ссылка на трансляцию придет на почту всем, кто зарегистрируется по ссылке.
До встречи!