Om prosjektet


Oppgaven vi har i samarbeid med Borregaard går ut på at et objekt i et bilde skal klassifiseres med hjelp av maskinlæring og videoanalyse.
Vi skal benytte standardiserte sky-tjenester, utstyr og metoder i prosjektet.
Et eksempel på en slik case kan for eksempel være å benytte maskinlæring til å analysere formen på en sekk som fylles og klassifisere om sekken er innenfor eller utenfor en
gitt spesifikasjon. Hensikten er å etablere en måling av pakkekvalitet som
i dag kun er basert på en visuell vurdering av operatører basert på erfaring.
Vi skal også definere tilgjengelig plattform for utvikling av algoritme for bildegjenkjenning og vurdere om eksisterende kamerasystemer i driftsenter er bra nok til å benyttes i bildegjenkjenning.
  1. Vurdere tilgjengelig teknologi og finne egnet cloudbasert analyseplattform.
    Leveranse: Konklusjon vedrørende hvilken teknologi og tjenester som bør benyttes.
  2. Finne case som skal analyseres av allerede eksisterende kameraer. Hvis teknologien ikke er bra nok, må man finne alternativer som en del av oppgaven. Gjøre vurdering av hvordan den eksisterende plattformen kan kobles sammen med en cloudløsning på en sikker måte.
    Leveranse: Forslag til løsning for sikker innsamling av data fra videostrøm.
  3. Gjennomføre analyse av datagrunnlaget og avdekke mønster.
    Leveranse: Visualisering av resultat fra dataanalyse.

Akkurat hvordan casen vi jobber med blir vil legges ut her så snart vi har kommet i gang med prosjektet.