Gépi tanulás és képfeldolgozás IoT eszközökön

2018-2019 ősz

Szoftver

Téma leírása

Az egyik leginkább felfutó trend mostanság a dolgok internete (IoT), amely az egymással összekapcsolt, egymással kommunikáló, egymást vezérlő eszközök hálózatából áll. A Raspberry Pi és hasonló eszközök alkalmasak arra is, hogy a különböző szenzoroktól, kamerákból érkező adatok alapján mintákat ismerjenek fel, majd ezen minták és trendek alapján különböző előrejelzéseket képesek adni, így hatékonyabbá téve a saját vagy kapcsolódó eszközök működését.

A hallgató feladata a Raspberry Pi és ahhoz hasonló eszközök megismerése, teljesítmény szempontú összehasonlítása (benchmarking). Majd egy választott eszközön futtatható gépi tanulást és/vagy képfeldolgozást lehetővé tévő modulok (pl. TensorFlow Lite és OpenCV) segítségével IoT vonatkozású szoftverek elkészítése.

Témakör javaslataink (előreláthatólag):
• Machine learning biztonsági és adatvédelmi célú alkalmazásai IoT eszközökön.
• Gépi tanulási modellek készítése és deploy-olása kis teljesítményű ARM processzorú architektúrákra Microsoft Azure segítségével.
• Arckövetés és létszám becslés valós idejű megoldásainak tesztelése, benchmarkja több IoT platformon.
• Alakfelismerés és azonosítás valós idejű feldolgozása OPENCV könyvtár python nyelvben történő kialakítására online video stream feldolgozásával.
• Prediktív eseménykezelés épületfelügyeleti rendszer eseményeinek feldolgozásával, machine learning algoritmusok alkalmazásával.

Szükséges ismeretek
Alapvető fejlesztés ismeretek, absztrakciós készség, önálló munkavégzés, angol nyelven értő olvasás, szorgalom, kitartás.
A feladatra az ideális jelölt olyan hallgató, aki önálló labor és diplomatervezés keretében szeretne megismerkedni az IoT fejlesztéssel, miközben részt vehet egy piaci termék elkészítésében is.

Követelmény
Működőképes, a cég által elfogadott kód, részletes dokumentáció és élőszavas beszámolók (projektoros támogatással).


Külső partner: Vitarex

Maximális létszám: 3 fő