व्यक्तिगत सड़क

रोडर परियोजना के सह-लेखक और वैचारिक प्रेरणादायक, मारत बशिकोव ने सड़क पर संकेतों को नोटिस करने की अपनी आवश्यकता पर भरोसा किया। कार से बहुत अधिक यात्रा करते हुए, उन्होंने देखा कि ड्राइवर को हमेशा संकेत दिखाई नहीं देते हैं, और यह जुर्माना के साथ धमकी देता है और आमतौर पर ड्राइविंग के जोखिम को बढ़ाता है। दूसरी ओर, कई लोगों के पास एक वीडियो रिकॉर्डर होता है, जिसका कैमरा संकेतों को पकड़ने में सक्षम होता है, और एक फोन जो कैमरे से डेटा को संसाधित कर सकता है। इसलिए रोडर बनाने का विचार आया। पिछले साल, इस परियोजना ने त्वरण कार्यक्रम जेनरेशनएस में भाग लिया, वेब रेडी प्रतियोगिता के फाइनल में गया, और इस वर्ष इंटेल स्टार्टअप विलेज सम्मेलन जीता और कैलिफोर्निया में इंटेल ग्लोबल चैलेंज में रूस का प्रतिनिधित्व करने का इरादा किया।



एस.के.: मराट, हमें बताएं कि रोडर कैसे काम करता है?



M.B।: रोडर (नोट: रोडर ऐप goo.gl/yC6F9t से लैस एक फोन) धारक को कार में रखा जाता है, यह शुरू होता है और वीडियो रिकॉर्डिंग शुरू करता है, जबकि कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम के साथ छवि का विश्लेषण करता है। एक आधुनिक स्मार्टफोन पर, 30 फ्रेम प्रति सेकंड की आवृत्ति के साथ, यह ट्रैफ़िक संकेतों का पता लगाता है और पहचानता है, उनके कवरेज क्षेत्र को समझता है और उल्लंघन या संभावित खतरे के मामले में ड्राइवर को चेतावनी देता है। यहां कई कठिनाइयाँ हैं: समांतर में वीडियो रिकॉर्ड करने के लिए एक स्मार्टफोन प्राप्त करना और उसका विश्लेषण करना अब आसान नहीं है, लेकिन हमें अभी भी वीडियो पर निर्देशांक (जैसे कि इसे मिलाएं) को सुपरिमेंट करने, पहचान बनाने और यहां तक ​​कि यह एंड्रॉइड डिवाइसों के विशाल बेड़े पर काम करने की आवश्यकता है। अब सबसे बड़ी समस्या ऊर्जा की खपत है, लेकिन जल्द ही हम मान्यता एल्गोरिदम के संचालन को अनुकूलित करके इसे कम करने की उम्मीद करते हैं।



S.K: क्या आप किसी भी तृतीय-पक्ष के विकास का उपयोग करते हैं?



MB: हम कुछ बुनियादी परिवर्तनों और संचालन के लिए OpenCV का उपयोग करते हैं, लेकिन हम इसे मोबाइल उपकरणों पर तेजी से काम करने के लिए बहुत कुछ लिखते हैं। GPU कंप्यूटिंग के क्षेत्र में बहुत काम किया गया है, लेकिन अभी तक हम इसे समान बिजली की खपत के कारण नहीं जोड़ रहे हैं।



S.K: सिस्टम किस सटीकता के साथ काम करता है? मान्यता की गुणवत्ता को क्या प्रभावित करता है?



एमबी: चरित्र पहचान में 2 मुख्य बिंदु हैं (यह मानते हुए कि स्मार्टफोन काफी शक्तिशाली है और एक अच्छा कैमरा है) - एक चरित्र के लिए एक उम्मीदवार का पता लगाना और, वास्तव में, खुद को पहचानना। स्वाभाविक रूप से, एक स्मार्टफोन के मामले में, हम पूरे फ्रेम में विंडो के माध्यम से नहीं चल सकते हैं और वहां संकेतों की तलाश कर सकते हैं। अब हम उपयुक्त रूपों की तलाश कर रहे हैं और, जब वे पाए जाते हैं, तो हम उन्हें "पहचानकर्ता" देते हैं। हमने बुनियादी रूपों के लिए एक त्वरित खोज हासिल की है, लेकिन अब केवल सीमा यह है कि उन्हें बंद कर दिया जाना चाहिए। यानी ओवरलैपिंग अक्सर आकार को खोजने में मुश्किल बनाता है, लेकिन छाया नहीं करता है। GPU पर, यह किसी भी रूप को देखने के लिए और जल्दी से पर्याप्त रूप से बदल जाता है, लेकिन बिजली की खपत और भी मजबूत हो रही है। अब हम सीपीयू पर फॉर्म खोजने के लिए एक तेज एल्गोरिथ्म पर बारीकी से काम कर रहे हैं, जो ओवरलैप से इतना प्रभावित नहीं होगा।



अधिकांश पात्रों के लिए उम्मीदवारों की मान्यता की सटीकता बहुत अधिक है, कुछ के लिए यह 99.7% है, कुछ 95% के लिए, लेकिन, निश्चित रूप से, कठिनाइयां हैं। उदाहरण के लिए, संकेत "रास्ता दे" - यह अक्सर बिजली लाइनों के तारों और डंडे से भ्रमित होता है। तथ्य यह है कि यह एकमात्र संकेत है जो एक उलटा त्रिकोण है और इसके पास कोई विशेष संकेत नहीं है जिसके द्वारा इसे प्रतिष्ठित किया जा सकता है और जिसके लिए एल्गोरिथ्म पकड़ लेगा। इस समस्या को हल करने के बारे में हमारे पास कई विचार हैं, अब हम उनका परीक्षण करने में लगे हुए हैं।



S.K।: विमुद्रीकरण मॉडल कैसे बनाया जाता है?



एमबी: हम सभी बुनियादी कार्यक्षमता मुफ्त में करते हैं। अब हम पैसे या शेयर के लिए कुछ अतिरिक्त चिप्स बनाने के बारे में सोच रहे हैं, उदाहरण के लिए, ट्रैफिक लाइट और गड्ढों के बारे में एक चेतावनी। हम बहुत सी जानकारी एकत्र कर सकते हैं जो विभिन्न व्यवसायों के लिए दिलचस्प है। होर्डिंग, गैस स्टेशनों पर कीमतों आदि की जानकारी। हम माल परिवहन के लिए विशेष संकेत भी एकत्र करते हैं, ये "वजन प्रतिबंध", "ऊंचाई प्रतिबंध", "वाहन के प्रति वजन पर प्रतिबंध", आदि जैसे लक्षण हैं, "ट्रक यातायात निषिद्ध है।" यह सभी जानकारी इष्टतम मार्ग को खींचने के लिए आवश्यक है, और रसद कंपनियों को पहले से ही हमारे साथ इस तरह के डेटा में रुचि थी। आप ट्रैफ़िक जाम, दुर्घटनाओं, सड़क अवसंरचना की गुणवत्ता के बारे में - विभिन्न जानकारी एकत्र कर सकते हैं।



एक अन्य विचार विज्ञापन है। ध्वनि विज्ञापन जो ड्राइवर के लिए दिलचस्प होना चाहिए। उदाहरण के लिए, सुबह और शाम को आप एक बालवाड़ी में रुकते हैं, इसलिए, आपके पास एक बच्चा है और आप बच्चों के उत्पादों के विज्ञापन में रुचि रख सकते हैं, क्रमशः जब आप बच्चों की दुनिया से संपर्क करते हैं, तो आप स्टोर से एक प्रस्ताव सुनेंगे, जिसमें छूट भी है। विज्ञापन उपयोगी हो सकता है और यह अधिक नहीं होना चाहिए।



एस। के।: हमें प्रोजेक्ट टीम के बारे में थोड़ा बताएं?



MB: हमारे पास एक छोटी सी टीम है, 5 लोग हैं। यूजीन और मैं बहुत ड्राइव करते हैं, हमारे पिछले काम के अनुसार, हम अक्सर व्यापार यात्रा पर जाते थे, और अब हम अक्सर अन्य शहरों में प्रतियोगिताओं में जाते हैं, और हमेशा कार से। इस तथ्य का सामना करना पड़ा कि आधुनिक गैजेट पूरी तरह से अपनी क्षमताओं का उपयोग नहीं करते हैं। हमने लगातार सोचा और चर्चा की कि उन्हें कैसे सुधारना है। हमने तय किया कि कदम से कदम हम खुद बहुत कुछ कर सकते हैं, और हम क्राउडसोर्सिंग का उपयोग करके मैपिंग के लिए डेटा एकत्र कर सकते हैं। उन्होंने अपनी नौकरी छोड़ दी, एक टीम रखी और काम करने के लिए बैठ गए। यूजीन ने हमें अपने पूर्व सहपाठी आंद्रेई को बुलाया, जिन्होंने उस समय पहले से ही अपना सफल व्यवसाय किया था, उन्होंने यूएसए और ऑस्ट्रेलिया के साथ आउटसोर्सिंग के लिए काम किया, और अत्यधिक लोड किए गए फैसले किए। वह हमारे विचार में भी रुचि रखते थे, इतना कि उन्होंने अपने व्यवसाय को भागीदारों के लिए छोड़ दिया और हमारी टीम में आए।



दो बहुत ही शांत लोग - फोम और साशा। फोम कंप्यूटर दृष्टि और मशीन सीखने में एक विशेषज्ञ है, हम लंबे समय से उसकी तलाश कर रहे हैं। हम विश्वविद्यालयों में गए, प्रोफेसरों के साथ बात की, उन्होंने हमें अपने छात्रों की सलाह दी, लेकिन कोई अपने परिचित स्थान को छोड़ने से डरता था, किसी ने हमें अन्य कारणों से सूट नहीं किया। और जब हम फ़ाट से मिले, तो वह इस विचार से प्रेरित था, और वह खुद एक ड्राइवर नहीं है, वह सिर्फ यह करने के लिए इच्छुक था कि हम क्या कर रहे हैं।



और हम संशा से मिले, इसलिए बात करने के लिए, परिस्थितियों का एक संयोजन: कज़ान आईटी पार्क में एक नौकरी मेला आयोजित किया गया था; हमने वास्तव में इसके लिए आशा नहीं की थी, लेकिन अंत में एक युवा व्यक्ति हमारे करीब आया, उसने कहा कि वह नहीं जानता कि हमारे लिए क्या उपयोगी हो सकता है, लेकिन वह ऐसी चीज को देखने में रुचि रखता था। तो यह अब हमारे साथ काम करता है, उसके बिना हम हाथों के बिना हैं :)

शुरुआत में, हर किसी ने हमें बताया कि हमने जो योजना बनाई थी वह करना असंभव था, स्मार्टफोन मान्यता के साथ सामना नहीं कर सके। यह हमारे लिए एक चुनौती थी, और अब हम समय-समय पर साबित करते हैं कि कुछ भी असंभव नहीं है, खासकर जब ऐसी अच्छी तरह से समन्वित टीम ऐसा करती है!



एस।:: आपने निवेश खोजने का प्रबंधन कैसे किया?



MB: हम निवेश के साथ बड़ी समस्याएं हैं। हम एक ऑनलाइन स्टोर नहीं करते हैं जहां सब कुछ स्पष्ट है: बिक्री फ़नल, लैंडिंग, सीपीए, एलटीवी।

हमारे पास एक जटिल मुद्रीकरण मॉडल है और तकनीकी पक्ष से सब कुछ बहुत चालाक है। जाहिर है, कई निवेशक इसमें जोखिम पाते हैं। छह महीने के लिए हमने अपने पैसे से सब कुछ किया, काफी हद तक व्यक्तिगत धन का निवेश किया। फिर तीन स्वर्गदूतों और MSU बिज़नेस इन्क्यूबेटर ने microinvestments में निवेश किया। यह पैसा एक आधिकारिक रिलीज जारी करने और यह समझने के लिए पर्याप्त था कि लोग जो हम करते हैं उसमें रुचि रखते हैं। पिछले एक हफ्ते में, हमें 15K इंस्टॉलेशन मिले हैं। अब हम निवेश के अगले दौर की तलाश कर रहे हैं।



S.K।: जनरेशन में भाग लेने के अपने छापों के बारे में बताएं?



एमबी: सबसे अद्भुत छापें कई अच्छी परियोजनाएं, दिलचस्प वक्ता, उपयोगी व्याख्यान हैं। नतीजतन, यह एक उत्कृष्ट नेटवर्किंग है और इंटेल, यैंडेक्स जैसी बड़ी कंपनियों के प्रतिनिधियों के साथ चैट करने का अवसर है, डेविड यान और नतालिया कास्पर्सकी को सुनें।



S.K।: "एक युवा स्टार्टअप के लिए" कहाँ से चलें "जिसके पास एक विचार है, लेकिन इसे स्वतंत्र रूप से लागू करने के लिए पैसा / योग्यता नहीं है?



एम। बी।: दीवार तक। आप जहां भी जाएं, अपने सामने एक दीवार के लिए तैयार हो जाएं। लेकिन, अगर आप अपने विचार में विश्वास करते हैं - हार मत मानो :)

हमने कज़ान आईटी पार्क के बिजनेस इनक्यूबेटर में आकर शुरुआत की और इससे हमें बहुत मदद मिली। अब कई दिलचस्प त्वरण कार्यक्रम, इनक्यूबेटर, आदि हैं। वहां आप अपने विचार का परीक्षण कर सकते हैं, समान विचारधारा वाले लोगों को खोज सकते हैं, और शायद, यहां तक ​​कि लॉन्च के लिए छोटे निवेश को भी आकर्षित कर सकते हैं।



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सर्गेई कोकरेव द्वारा जेनरेशन एस प्रतियोगिता के लिए साक्षात्कार लिया गया था