Выбранная нами идея проекта:

Экосканер ИИ - приложение для помощи проведения мониторинга морского мусора

Цель проекта - проведения мониторинга морского мусора в гражданской науке

Задачи проекта

1. Создать приложение для помощии в мониторинге;

2. Обучить машину на датасетках морского мусора;

3. Представить приложение ИИ и создать качественный прототип

4. Каких результатов мы ожидаем по итогам нашего проекта?

Работа с ИП, Индустриальный партнер апробировал и внедрил наш продукт

Ожидаемый результат (описание нашего продукта)

Приложение с обученной камерой, которое классифицирует морской мусор по протоколу OSPAR (ОСПАР)

Где наш продукт может применяться? (в каких областях / отраслях?)

В экологических акциях по всей РФ, сбор статистики по мусору, анализ морского мусора

Потребительский сегмент:

• Комитеты по природопользованию;
• Центры ДО (ДО "Центр Ладога");
• Школы (школы Санкт-Петербурга).
  А также волонтеры, экологи, активисты, участники экологических акций, организации по защите окружающей среды.

Проблема:

Сложно быстро фиксировать, классифицировать и передавать данные о морском мусоре, информация собирается вручную и разрозненно.

Ценностное предложение

Приложение с ИИ, которое позволяет быстро распознавать морской мусор по фото и автоматически передавать данные для анализа.
Наш продукт - НЕРА - НЕйросетевая система РАспознавания морского мусора помогает организациям и волонтерам, которые связаны с экологической повесткой в ситуации сбора и сортировки мусора и популяризации тем, связанных с экологией решать проблему отсутствия знаний при сортировке и разметке мусора с помощь. приложения с компьютерным зрением и ИИ для анализа данных
и получать размеченные данные и информированное и обучение население, которое бережно относится к экологии страны.

Решение

Мобильное приложение: пользователь фотографирует мусор → система распознаёт тип → данные сохраняются и отправляются.

Каналы распространения

Экологические акции, соцсети, партнёрства с НКО, конференции и мероприятия.

Ключевые метрики

Количество пользователей, количество загруженных фото, точность распознавания, активность пользователей.

Скрытое преимущество

Накопление базы данных по загрязнению + автоматизация анализа, что повышает точность и ускоряет экологический мониторинг.

Потоки поступления доходов

Гранты, контракты с государственными и экологическими организациями, продажа аналитики и данных.

СТРУКТУРА ИЗДЕРЖЕК

Затраты на разработку:
Разработка мобильного приложения
Настройка и обучение модели распознавания
Использование сервисов для разработки
Настройка и аренда серверов
Постоянные расходы:
Поддержка серверов и хостинга
Хранение и обработка данных
Поддержка и обновление приложения
Оплата работы команды (разработчик, дизайнер, менеджер)
Использование облачных сервисов и инструментов
Консультации специалистов
Переменные расходы:
Продвижение и маркетинг
Участие в мероприятиях и конференциях
Расходы на привлечение пользователей
Дополнительные вычислительные ресурсы при росте данных

На страницу проекта