2020 OpenCV Spatial AI大赛优秀项目团队介绍集锦（六）
2021 OpenCV人工智能竞赛的第二阶段已经接近尾声，各团队必须在截止日期8月9日前提交他们的最终项目。但这并不意味着我们这个系列的文章会慢下来！这一行动在社交媒体上持续不断，你们真的很想看到它。
在本篇文章中，我们将对一些使用#OAK2021标签在线发布视频和图片参与2021OpenCV人工智能竞赛的团队进行简短采访。非常感谢UTAR4Vision团队和Dong Lao Rangers团队这次与我们交谈！如果你想在这里看到你的团队，发一封电子邮件到菲尔@ opencv.org。如果你错过了这个系列的前几篇文章，包括团队和比赛的视频，请回过头来阅读第一部分，第二部分，第三部分，第四部分和第五部分！
#OAK2021标签中的一些亮点
- Cortic团队展示了他们使用OAK-D实现跌倒检测
- Dong Lao Rangers团队展示了他们的AGV项目对语义分段的使用
- Kauda团队的本周更新展示他们在新环境中的数字双机械臂
- Spectacular AI团队展示了GPS数据与OAK-D的融合，用于自动驾驶汽车
- Re-Drawing Campinas团队发布了一个名为 “Redrawing”的python库，用于他们的艺术项目Disc-Rabisco
- Kauda团队展示了使用Modelplace.AI的2-stage管道进行的情感识别
- Dong Lao Rangers也让我们窥见了他们的导引车项目的用户界面
- 由于集成了OAK-D的IMU以适应突然的变化，四足机器人Agri-Bot变得更加稳定
- Grandplay团队展示了他们的机器人伙伴Elsa
- 自动驾驶广告机器人SEDRAD学习了语义分割等等
- Getafe Musarañas团队的空间视觉防错装置正在探测手与安全手套和检测正确组装的零件
- Vecno团队制作了一个很好的视频，展示了他们的项目“骑行守护者”的概况
- Cortic团队还展示了用OAK-D测量生命体征
给各组组长的提示：请继续关注关于在哪里提交最终项目PDF、演示视频和源代码的说明。现在，请看最新的亮点!
团队：UTAR4Vision
你的项目是什么？简要描述你的问题陈述和建议的解决方案
我们的项目名称是新冠肺炎疫情中的视障辅助。我们致力于开发一种在日常生活中能够更好地帮助和服务于视力障碍者或盲人，特别是新冠肺炎爆发时的视力障碍辅助设备。目前的辅助工具，如简单的手杖和导盲犬都是实用的，但它们不能帮助盲人解决新冠肺炎的问题。这是因为控制社交距离是减缓疾病传播的措施之一，而目前的辅助工具无法完成这项工作。因此，我们提出了一个系统，通过使用RGB和深度相机的组合，可以帮助盲人与其他人保持物理距离。在RGB摄像头上的实时语义分割算法可以检测到人的位置，并使用深度摄像头来评估与人的距离；如果人在2米以下，我们将通过耳机提供音频反馈。当然，还有更多的功能！
你的团队有没有搞笑的“起源故事”？你们是怎么在一起的？
我们在第一阶段的提交截止日期前7天组建了团队。是的，那是2021年1月24日。我们大多数人都不认识对方。领队（何伟良先生）在WhatsApp群里分享了这次比赛的细节（这个群是为东姑阿都拉曼大学（简称UTAR）机器人协会的成员服务的平台）。我们中的大多数人都来自这个协会。之后，领队把这个消息告诉了UTAR的部门主管，并试图让更多的UTAR学生加入这个团队。
你是如何决定解决什么问题的？
对我们来说很难做出决定，尤其是这个团队在如此短的时间内就成立了。第一次讨论后，团队有3天时间来决定要解决什么问题。我们回顾了大量的研究论文，在YouTube上观看了大量视频，最终得出两个方向——视障辅助和杂项。这是因为我们认为“视觉”对视力受损的人很重要，尤其是在正在进行的新冠肺炎疫这对我们来说是非常困难的决定，特别是由于团队在如此短的时间内形成。在第一次讨论之后，团队有3天时间来决定解决什么问题。我们查阅了大量的研究论文，在YouTube上看了很多视频，最终得出了两个方向——视力障碍援助和杂项。这是因为我们认为 “视力 “对视障人士很重要，特别是在当下新冠肺炎疫情严峻的情形下。我们相信，我们可以通过OAK-D为他们带来巨大的改变。值得庆幸的是，我们能够在截止日期前提交这两份提案，并入围了！
#OAK2021最让你激动的部分是什么？
＃OAK2021将我们的团队聚集在一起，并感谢它使我们能够获得10套OAK-D，将这个迷人的想法变为现实。如果没有这个比赛，这个项目对我们来说是不可能的！
得知你被选中参加第二阶段，你有什么想法/感受？
感谢OpenCV给我们提供的在线课程——OpenCV Crush Course。因为这个课程，我们知道如何在我们的PC中轻松地设置OAK-D，并在整个课程中学习了一些新的应用。此外，我们还在Discord频道学到了很多东西。其他Discord成员很有帮助，愿意回答我们的问题并提供更多信息。
到目前为止，比赛中有哪些让你感到惊讶的地方？
这DepthAI文档太棒了！我们认为，没有它，这个项目就无法进行到现在。文档团队付出了巨大的努力！
你对你的竞争对手有什么话要说吗？
我们在这个系列文章中看到了许多鼓舞人心的项目，期待在不久的将来从他们那里学到更多。最后，我们祝他们一切顺利！
读者应该跟随你到哪里，才能最好地跟上你的进度？(推特、LinkedIn等)
跟随UTAR4Vision脸书页面获取更多视频或信息。
UTAR4Vision的成员有：黄易捷、霍俊元、韦连洁、林志坚、庄怡安、杰米李叶克、凯尔文曾金生、刘建宏和何伟良。
团队：Dong Lao Rangers
你的项目是什么？简要描述你的问题陈述和建议的解决方案
准确的道路分割对于移动机器人在计划驾驶前感知安全道路至关重要。我们的项目是建立一个自动生成标签以分割道路障碍物的系统，然后用我们的自监督标签训练一个具有语义分割的检测器。我们利用智能相机OAK-D的深度信息来收集数据和运行实时预测。我们的解决方案是为移动机器人节省标记数据的时间并进行高速实时分割。
你的团队有没有搞笑的“起源故事”？你们是怎么在一起的？
Dai-Dong, Thien-Phuc和我在越南时就已经是朋友了。此外，我们是一个团队，都来自国立台湾科技大学（NTUST）电子工程系IVAM实验室。Dai-Dong和Thien-Phuc目前是博士生，研究兴趣包括机器人技术和图像/视频处理。我是一名硕士生，研究领域包括计算机视觉和自主车辆。相同的兴趣使我们一起参加了2021年OpenCV竞赛。此外，我们感谢郭忠贤教授的指导和顾问，以及我们实验室为完成我们的项目所提供的重要支持。
你是如何决定解决什么问题的？
自动导引车（AGV）是基于其在环境中独立导航的能力而开发的各种应用，如材料运送、叉车和港口自动化。此外，特别是在新冠肺炎疫情期间，餐厅、医院和检疫场所的AGV机器人是必不可少的。因此，AGV机器人迫切需要一个避开静态和动态道路障碍物的系统来提高自主导航能力。随着深度学习的快速发展，移动机器人现在可以根据训练数据进行自主导航。因此，在这个挑战中，我们考虑创建一个自动系统来标记地面真相，然后训练一个检测器来进行实时预测，在现实世界的坐标中定位X、Y、Z三个维度的障碍物，以提高AGV机器人在实际应用中的导航性能。
#OAK2021最让你激动的部分是什么？
感谢2021年OpenCV人工智能竞赛，我们见证了许多精彩团队的优秀作品和应用。此外，这也是我们团队从不同角度合作并开发实际应用的绝佳机会。
得知你被选中参加第二阶段，你有什么想法/感受？
我们非常高兴和自豪地被选中参与第二阶段。这意味着我们提出的想法是有趣的，有利于实际应用。我们也很高兴尝试即将推出的OAK-D相机，它具有许多由深度学习技术支持的应用程序。
到目前为止，比赛中有哪些让你感到惊讶的地方？
我们的第一个想法是利用OAK-D相机的深度信息。然而，DepthAI库的第一个版本在输出高质量的差异图以及RGB图像和深度图像之间的对齐方面表现不佳。在这种情况下，我们不得不做了许多研究来寻找另一种解决方案，并将我们的问题发布到DepthAI GitHub上。令人惊讶的是，我们很快得到了DepthAI团队的积极回应和支持。特别是，我们想对Brandon Gilles和他的团队对社会的贡献表示感谢。
你对你的竞争对手有什么话要说吗？
我们要感谢其他团队的创新应用，他们都是当之无愧的赢家。我们祝愿他们好运，并以极大的热情继续推进他们的想法。要有耐心，伟大的事情需要时间。
读者应该跟随你到哪里，才能最好地跟上你的进度？(推特、LinkedIn等)
我们关于这个项目的更新在我们的LinkedIn页面上:
更多精彩
感谢您阅读我们这个系列的第六篇文章。这些只是参加这项大型比赛的200多支队伍中的几支，我们祝他们好运！如果你是一个AI创客，想了解这个很酷的东西，为什么不购买一个OAK-D呢？
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信息来源：opencv.org