Képfeldolgozás Energiatakarékos IoT Szenzorhálózaton
2022-2023 ősz
Nincs megadva
Téma leírása
A hallgató feladata, hogy egy rugalmasan átkonfigurálható, képfeldolgozásra alkalmas, energiatakarékos szenzorhálózatot tervezzen és építsen meg.
A szenzorhálózatnak alkalmasnak kell lenni adott időközönként (pl. 1 másodperc) képek készítésére, valamint a képek mesterséges intelligenciára épülő feldolgozására is, így pl. a képen látható tárgyak felismerése (ember / nő / férfi /arc / kutya stb.), az arcok felismerése, az arc alapján a személy hangulatának (boldog / szomorú) azonosítása, stb. A gyűjtött adatokat a szenzorhálózatnak egy felhő alapú szolgáltatásba kell továbbítani (pl. AWS), ahonnan ezeket a jogosult felhasználók egy web-es kliensen keresztül érhetik el. A kliensnek biztosítani kell a lehetőséget a rugalmas átkonfiguráláshoz is (pl. milyen objektumokat kell azonosítani). Optimalizálni kell a kommunikációt a szenzorhálózat és a back-end alkalmazás között, hogy a lehető legkisebb adatforgalmat generáljuk, így kis sebességű hálózaton (pl. LoRa) is működőképes legyen a rendszer, így az intelligens szenzoroknak el kell végezni az adatok (képek) előfeldolgozását.
Elvégzendő feladatok –1. év:
- Ismerje meg az IoT rendszerek fejlesztésének alapjait;
- Válasszon ki egy megfelelő mikrokontrollert, valamint képrögzítő eszközt;
- Ismerje meg a szükséges MI alapokat; Készítsen el egy szenzort a kamera modullal, írjon rá MI alapú képfeldolgozó alkalmazást; Mutassa be és dokumentálja az elkészült rendszert.
Elvégzendő feladatok – 2. év:
- Tervezze meg a több node-ból álló szenzor hálózatot, a back-end és web-es front-end alkalmazásokkal együtt;
- Építse meg a szenzorhálózatot (min. 3 node), fejlessze le az alkalmazásokat;
- Végezzen el betanítást min. 5 objektum típusra felismerésére;
- Tesztelje és dokumentálja az elkészült rendszert;
Feltételek
-
programozási alapismeretek (C, Python)
Maximális létszám:
1 fő