Вернуться к списку 3 Ноября

Определены победители конкурса на лучшую технологию геопривязки изображений «Локация»

# Конкурсы

З0 октября 2020 года в Москве состоялся финал конкурса Фонда перспективных исследований на лучшую технологию геопривязки изображений «Локация». Партнером конкурса выступил Фонд «Сколково» при технической поддержке ООО «Форексис».

В ходе выполнения конкурсной задачи командам предстояло разработать алгоритмы автоматической геопривязки изображений с определением места проведения фотосъемки по фотографии и распознавания на ней различных информативных объектов, таких как указатели, государственные номера автомобилей, информационные и рекламные вывески, достопримечательности, а также особенности архитектуры и природных ландшафтов.

В финальной части конкурса приняли участие команды Санкт- Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ», Военно-космической академии им. А.Ф. Можайского, Московского государственного технического университета им. Н.Э.Баумана, Волгоградского государственного университета и ООО «Юнит» (г. Москва).  

Победителем в номинации «Лучшее техническое решение» стала команда Санкт - Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ».

В номинации «Наиболее интерпретируемые результаты работы модели» лучшей признана команда Московского государственного технического университета им. Н.Э.Баумана.

В специальной номинации Фонда «Сколково» «Лучшие перспективы коммерциализации» победу одержала команда ООО «Юнит».


03.11.2020
Павел Кривозубов

Павел Кривозубов

Руководитель направления «Робототехника и искусственный интеллект» ИТ-кластера Фонда «Сколково»

Проведение совместных конкурсов с Фондом перспективных исследований стало традицией – мы провели уже второй такой конкурс. Тематики конкурсов ФПИ очень релевантны направлениям, в которых разрабатывают свои решения резиденты Сколково, а также актуальны для их последующей коммерческой реализации. В связи с этим мы учредили специальную номинацию «Лучшие перспективы коммерциализации» и выбираем лучшую компанию из всех финалистов по данному критерию. С этой компанией в дальнейшем будем фокусно работать для реализации поставленных задач, направленных на коммерциализацию решения.

Александр Синица

Александр Синица

Аспирант кафедры АПУ СПбГЭТУ «ЛЭТИ»

Определение местоположения по фотографии – очень сложная задача. Как правило, ее решение ограничено определенными областями мира, фотографиями достопримечательностей или обязательным наличием метаданных. Нам предстояло научить искусственный интеллект определять местоположение любых фотографий – от селфи до профессиональных снимков. Мы решали эту задачу методами глубоко обучения с применением сверхточных нейронных сетей.

Поделиться
Обратная связь Мы свяжемся с вами в ближайше время
? Какие сообщения не рассматриваются
Откликнуться на вакансию
Сопроводительное письмо
? Ответы на часто задаваемые вопросы
Спасибо! Ваша заявка принята. Вернуться на сайт
Яндекс.Метрика