OpenCV AI 竞赛 2021 的第二阶段即将结束，各团队必须在 8 月 9 日截止日期之前提交最终项目。但这并不意味着我们会放慢对亮点和团队简介的关注！行动在社交媒体上持续进行，你真的喜欢看到它。
在这篇文章中，我们将对一些在使用 #OAK2021 标签参加 OpenCV AI 竞赛 2021 的过程中在线发布视频和图片的团队进行简短的采访。非常感谢 UTAR4Vision 团队和董老游骑兵这次与我们交谈！如果你想让你的团队出现在这里，请向 phil@opencv.org 发送一封邮件。如果你错过了之前几期介绍团队和精彩视频的比赛系列，请查看第一部分、第二部分、第三部分、第四部分和第五部分！
#OAK2021 标签的一些亮点
- Cortic 团队展示了他们使用 OAK-D 实现的跌倒检测
- 董老游骑兵队展示了他们的自动导引车项目使用语义分割
- Kauda 团队发布了另一个每周更新，展示了他们的数字孪生机械臂在新的环境中
- Spectacular AI 团队展示了将 GPS 数据与 OAK-D 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，该库用于他们的艺术项目 Disc-Rabisco
- Kauda 团队展示了使用来自 Modelplace.AI 的两阶段管道进行情感识别
- 董老游骑兵队还让我们一窥他们的导引车项目的用户界面
- 四足Agri-Bot 由于集成了 OAK-D 的 IMU 以适应突然的位移而变得更加稳定
- 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
- Getafe Musarañas 团队的 Spatial Vision Poka-yoke 展示了检测手与安全手套和检测正确组装的零件
- Vecno 团队制作了一段不错的视频，展示了他们的项目 Cyclist Guardian 的概述
- Cortic 团队还展示了使用 OAK-D 测量生命体征！
给团队领导的一点说明：请继续关注有关提交最终项目 PDF、演示视频和/或源代码的说明。现在，进入最新的亮点！
团队简介：UTAR4Vision 团队
你们的项目是什么？简要介绍一下你的问题陈述和拟议的解决方案
我们的项目名称是视障人士在 COVID-19 大流行病爆发中的辅助。我们致力于开发一种视障人士辅助设备，能够更好地帮助和服务视障人士或盲人在日常生活中的需求，尤其是在 COVID-19 大流行病爆发期间。现有的辅助工具，例如简单的拐杖和导盲犬，虽然功能齐全，但无法帮助盲人解决大流行病中的问题。这是因为保持社交距离是为减缓疾病传播而采取的措施之一，而现有的辅助工具无法做到这一点。因此，我们提出了一种系统，该系统可以通过使用 RGB 和深度摄像头的组合来帮助盲人与其他人保持身体距离。RGB 摄像头上的实时语义分割算法可以检测人体的方位，并使用深度摄像头评估与人体的距离；如果人体距离小于 2 米，我们将通过耳机提供音频反馈。当然，还有更多功能！
你的团队有有趣“起源故事”吗？你们是如何走到一起的？
我们在第一阶段提交截止日期前 7 天组建了团队。是的，是 2021 年 1 月 24 日！我们大多数人彼此并不认识。团队领导（何伟良先生）在 WhatsApp 群组中分享了比赛详情（该群组是为服务敦库阿布都拉曼大学（简称 UTAR）机器人协会成员而建立的平台）。我们大多数人都来自这个协会。之后，团队领导将这一消息分享给了 UTAR 的系主任，并试图让更多 UTAR 学生加入团队。
你们是如何决定解决什么问题的？
这对我们来说非常困难，尤其是考虑到团队是在如此短的时间内组建的。在第一次讨论之后，团队有 3 天时间决定要解决什么问题。我们回顾了大量研究论文，观看了 YouTube 上的大量视频，最终提出了两个方向——视障人士辅助和杂项。这是因为我们认为“视觉”对于视障人士来说很重要，尤其是在持续的 COVID-19 大流行期间。我们相信，我们可以利用 OAK-D 为他们带来巨大的改变。幸运的是，我们在截止日期前提交了两个提案，并获得了入围资格！
你认为 #OAK2021 对你来说最令人兴奋的部分是什么？
#OAK2021 将我们的团队凝聚在一起，也正是因为这场比赛，我们才能获得 10 套 OAK-D 来将这个迷人的想法变为现实。如果没有这场比赛，这个项目对我们来说是不可能的！
当得知你被选中进入第二阶段时，你有什么想法/感受？
感谢 OpenCV 为我们提供了访问在线课程——OpenCV 速成班的机会。通过这门课程，我们了解了如何在电脑上轻松设置 OAK-D，并在课程中学习了一些新的应用。此外，我们在 Discord 频道中学到了很多东西。Discord 的成员都很乐于助人，愿意回答我们的问题并提供更多信息。
到目前为止，比赛中有什么让你感到惊讶吗？
DepthAI 文档 太棒了！我们认为，如果没有它，这个项目不可能进行到这一步。感谢文档团队的努力！
你对你的竞争对手有什么想说的话吗？
我们在亮点博客文章中看到了很多鼓舞人心的项目。我们期待在不久的将来从他们那里学习更多。最后，我们祝愿他们一切顺利！
读者应该在哪里关注你，以方便他们了解你的进展？（Twitter、LinkedIn 等）
关注UTAR4Vision 的 Facebook 页面，获取更多视频或信息。
UTAR4Vision 的成员有：黄义杰、何春远、魏连杰、林志建、张义安、李奕佳、郑金生、刘金宏和何伟良。
团队简介：董老游骑兵队
你们的项目是什么？简要介绍一下你的问题陈述和拟议的解决方案
精确的道路分割对于移动机器人感知安全道路至关重要，才能在计划行驶之前进行安全规划。我们的项目是建立一个系统，用于自动生成用于分割道路障碍物的标签，然后使用我们自监督的标签训练一个具有语义分割功能的检测器。我们在收集数据和运行实时预测时利用了具有深度功能的智能摄像头 OpenCV AI Kit with Depth (OAK-D) 的深度信息。我们的解决方案是节省数据标记时间，并为移动机器人进行高速实时分割。
你的团队有有趣“起源故事”吗？你们是如何走到一起的？
戴东、田福和我都是老朋友了，我们从越南开始就一直是朋友。此外，我们都是来自台湾科技大学（NTUST）电机工程系IVAM 实验室的成员。戴东和田福目前是博士生，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动驾驶汽车。相同的兴趣将我们召集在一起，加入了 OpenCV 空间竞赛 2021。此外，我们感谢郭仲贤教授的指导和建议，以及我们实验室对完成项目的大力支持。 郭仲贤教授
你们是如何决定解决什么问题的？
自动导引车 (AGV) 基于其在各种环境中独立导航的能力而被开发出来，用于各种应用，例如材料配送、叉车和港口自动化。此外，尤其是在 COVID-19 流行期间，餐厅、医院和隔离场所的 AGV 机器人必不可少。因此，迫切需要一个用于避免静态和动态道路障碍物的系统，以提高 AGV 机器人在实际应用中的自动导航能力。随着深度学习的快速发展，移动机器人现在可以基于训练数据执行自动导航。因此，在本次挑战中，我们考虑创建一个自动系统，用于标记地面实况，然后训练一个检测器，在实际应用中对三维 X、Y、Z 实时坐标中的障碍物进行定位，从而提高 AGV 机器人的导航性能。
你认为 #OAK2021 对你来说最令人兴奋的部分是什么？
感谢 OpenCV 空间 AI 竞赛 2021，我们目睹了许多优秀团队的杰出作品和应用。此外，这对我们团队来说是一个很好的机会，可以从各个角度进行合作并开发实际应用。
当得知你被选中进入第二阶段时，你有什么想法/感受？
我们很高兴也很自豪地被选中进入第二阶段。这意味着我们提出的想法很有趣，对实际应用很有帮助。我们也非常兴奋地尝试即将推出的 OAK-D 摄像头，以及由深度学习技术支持的众多应用。
到目前为止，比赛中有什么让你感到惊讶吗？
我们最初的想法是利用 OAK-D 相机的深度信息。然而，早期版本的 DepthaiAI 库在输出高质量视差图和 RGB 图像与深度图像之间的对齐方面表现不佳。在这种情况下，我们不得不进行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，我们要感谢 Brandon Gilles 和他的团队为社会做出的贡献。
你对你的竞争对手有什么想说的话吗？
我们要感谢其他团队的创新应用。他们都理应获奖。我们祝他们一切顺利，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。
读者应该在哪里关注你，以方便他们了解你的进展？（Twitter、LinkedIn 等）
我们关于该项目的更新发布在我们的 LinkedIn 页面上
敬请期待！
感谢您阅读我们系列亮点和团队访谈中的第六篇文章。这些只是参加比赛的 250 多支团队中的一部分，我们祝他们一切顺利！如果您是一位想要加入乐趣的 AI 创建者，为什么不从 OpenCV 商店 购买一台 OAK-D 呢？
随着第二阶段的结束，请关注 Twitter 和 LinkedIn 上的 #OAK2021 标签，以获取来自这些优秀团队的实时更新。别忘了 订阅 OpenCV 新闻稿 ，以便在新的帖子发布时收到通知，并获得我们合作伙伴提供的独家折扣和优惠。
如果您参与了比赛，并且希望在本文中看到您的团队被重点介绍或接受采访，请联系 LinkedIn 上的 Phil！下次再见！
