我们来了。来自 250 个团队的 1200 多份参赛作品，经过 4 个月的开发，最终迎来了这一刻。今天，我们将颁发 OpenCV AI 竞赛 2021 大奖得主。
正如我们在之前公布区域获奖者时的更新中所述，这些选择非常困难。所有这些团队都代表了他们所在地区乃至全球的顶尖水平，尽管最终的选择很艰难，但我们相信你会认同，这三个大奖得主团队非常出色，非常值得获得这一荣誉。
这些团队和项目都体现了我们从一开始就为这次比赛设定的目标：通过全球 OpenCV 社区推动 AI 的传播，使边缘 AI 硬件更实惠、更容易获得，并专注于将这种力量用于社会公益。
祝贺所有获奖者，也祝贺所有在过去几个月里辛勤开发出色作品的团队成员。我们无法给每个团队颁发奖项，但我们感谢你们的参与。现在，我们将公布 OpenCV AI 竞赛 2021 大奖得主。
第三名大奖（5000 美元）：Cerebros 团队 - CEREBROS，下一代电动轮椅
使命
我们是一群来自埃及亚历山大大学的技术爱好者工程师。我们的主要目标是将多种技术整合在一起，解决需要创新型智能解决方案的问题。我们在多个领域拥有实践经验，包括嵌入式系统、机器人学和机器学习。
我们决定将这种经验应用于解决医疗领域面临的其中一个问题。脑机接口 (BMI) 的技术发展引起了我们的关注，因此我们计划将这项技术应用于健康监测和护理管理中的多种应用中，例如轮椅。
解决方案
我们的脑机接口利用脑电图 (EEG)，这是一种经济、易获得、非侵入性的技术，可以检测大脑活动。除了运动想象之外，我们还利用眼球眨眼信号和下颌伪影来启动和停止，以及指示转向的意愿。用户可以通过简单地思考左右手运动来向左或向右转弯。
汽车公司最常用的技术是使用短程传感器，例如超声波和 IMU 来检测座椅的稳定性。但短程传感器有很多缺点，而且可靠性不足以保证患者的完全安全，因此我们决定在自动驾驶应用中使用计算机视觉，并使用 OAK-D。
我们在轮椅的左侧、右侧和前方使用了三个 OAK-D 相机，以便全面感知周围环境，在从每个相机流中检测到物体后，会实施优先级算法，以确保轮椅在所有方向上的移动安全，或者轮椅是否需要停止，以及对用户发出的任何移动命令的无动于衷。
我们还使用相机流进行地图绘制和定位，通过确定轮椅的坐标并将所有周围车辆标注在谷歌地图上，并使用简单的技术实现。
第二名大奖（10000 美元）：Caleta - NeoCam：早产儿实时远程监控
使命
培养箱诞生于 19 世纪，其设计一直在缓慢演变，不断加入微小的改进，这些改进通过更好地控制温度、提高舒适度、详细的监控以及对生物标志物的更深入了解，促进了新生儿存活率和生活质量的提高。如今，不同的传感器用于监控培养箱中新生儿的生命体征，这些传感器物理连接到皮肤上。物理设备可能很麻烦，尤其是对于婴儿来说，而且对于经常处理这些设备的医护人员来说也是如此。
目前使用的设备能够测量生理指标，但如今计算机视觉技术还可以监控情绪指标（疼痛、压力等），以及最终与认知发育相关的间接指标。
最后，新生儿重症监护病房 (NICU) 通常需要大量训练有素的医护人员，他们需要将时间分配给所有新生儿，因此只能有限地观察到每个新生儿。
因此，非常希望设计一个自动智能监控系统，能够
- 监控生理和情绪指标。
- 避免传感器和设备与婴儿皮肤发生物理接触。
- 长时间观察婴儿，生成每小时或每天的报告。
- 尽早发现异常发育问题。
- 在发生异常事件时发出警报。
NeoCam 项目满足了人们对自动系统监控婴儿生理和情绪参数的日益增长的兴趣，避免了需要将探针连接到皮肤上的需求，并通过及早发现异常情况，使医疗护理水平得到提升。
解决方案
Caleta 团队项目的目的是构建 NeoCam，这是一个先进的嵌入式计算机视觉生态系统，用于在培养箱中对早产儿进行自主监控。该平台基于 OAK-D 智能相机，将分析婴儿的图像，无需接触，并实时提取有关生命体征的信息。
系统中可以区分三个主要组件
- 基于传感器的硬件平台 (OAK-D 智能相机)、计算 (OAK-D 和 Raspberry 4)、通信系统 (5G/Wifi)、云服务器和显示设备，
- 用于处理传感器捕获数据的算法，以及
- 用于分析数据的应用程序。
该项目包括一个非接触式远程监控系统，用于监控培养箱、婴儿床或床上婴儿，通过相机拍摄的图像，由 OAK-D AI 工具包中的人工智能算法进行处理。该项目开发的算法能够处理 OAK-D 智能相机捕获的图像，以便
- 监控呼吸节律：通过人工智能视觉算法检测头部，并以此为基础选择胸部中的多个参考点。借助 OAK-D 中的不同相机进行深度测量，可以检测到胸腔体积的变化，从而检测出呼吸节律。
- 监控身体活动：通过人工智能视觉算法检测手臂和腿部的运动，以便开发一个活动指数。
- 监控情绪状态：通过人工智能视觉算法进行人脸检测，并通过图像分类算法将这些图像分类为不同的类别（疼痛/平静）（参见图 5.3）。
所有处理后的数据都存储在一个由 Microsoft Azure ® 支持的基于云的架构中设计、开发和部署的系统中，该系统不仅能够保证与性能相关的特性（可扩展性、互操作性、安全性），而且还能够从具有互联网连接的任何设备进行远程访问，无论何时何地，也不管支持的技术如何。
总冠军及第一名大奖（20000 美元）：Cortic Tigers，使用 OAK-D 实现 AI 民主化
使命
AI 民主化是一个强大的理念，它为将 AI 增强型技术发展的前景转化为现实提供了前进的道路。我们希望有一天，无论技术能力如何，任何人都能够利用 AI 的力量来解决他们在日常生活中遇到的挑战。
近年来，随着深度学习的进步，AI 的应用已变得司空见惯。我们所有人或多或少地被它包围着，以各种形式存在于智能手机、自动驾驶汽车，甚至 YouTube 或 Netflix 等流媒体服务中。然而，大多数 AI 开发工作仍然集中在大学或大型企业中。这是因为开发和部署 AI 算法通常需要大量资源，例如计算能力、大量数据和人力专家。为了实现 AI 的完全民主化，我们必须解决以下先决条件
- 价格实惠的硬件平台，功能强大到足以运行最先进的深度学习算法
- 用户友好的编程环境，鼓励学习和实验
- 能够使用预训练模型和新模型在应用程序中轻松快速地创建原型
- 能够使用少量训练数据将现有的预训练模型适应特定用例
- 有用的示例程序，展示了 AI 在不同用例中的强大功能
解决方案
- 我们称之为 Cortic A.I. 工具包 (CAIT) 的高级编程接口。它是用户用于执行各种 A.I. 任务的简化 Python API。它还支持我们将在下一节中讨论的可视化编程接口。
- 我们称之为 Cortic 通用运行时 (CURT) 的中间件组件。它促进不同模块和设备之间的通信。它还提供了一个简单的基于命令的编程接口来执行分布式计算任务。
再次恭喜这三支真正杰出的团队和项目。他们取得的成就令人惊叹，我们祝愿他们在继续开发这些激动人心的解决方案方面一切顺利。我们还要再次感谢我们在微软 Azure 和英特尔的大方赞助商的支持。
人气投票
由您选择的受欢迎投票仍在继续，投票将持续到 9 月 20 日。以下链接将带您前往指定地区的投票表格，其中包含每个地区获胜者的团队名称和最终提交视频。您可以在每个地区投票选择一个项目，获胜者将额外获得 2,000 美元。
- 北美洲
- 南美洲 + 中美洲 + 加勒比地区
- 欧洲 + 俄罗斯 + 澳大拉西亚（澳大利亚、新西兰、邻近岛屿）
- 中东 + 非洲
- 中亚 + 南亚
- 东亚 + 东南亚
最后，感谢所有参加本次比赛的人，无论您的项目是否入选，您都至关重要。我们都是其中一部分的这个社区使我们作为一个整体比我们分开更强大，最好的还在后面。
空间 AI 革命！
尽管今年的比赛已经结束，但这并非 OpenCV AI Kit 的故事终结！9 月 15 日，新篇章即将开启——以令你惊叹的规模和价格！您可以成为 74 位幸运获奖者之一，方法是订阅 OpenCV 新闻稿 并关注Kickstarter 上的新活动。
