Описание стартап-проекта

(технология/ услуга/продукт)

Аппаратно-программная модель устройства распознавания цветовых меток с использованием системы технического зрения, которая позволяет на основе метода нечеткой кластеризации определять в режиме реального времени координаты центра цветовой метки, установленной на исполнительных механизмах мехатронного комплекса и позицию её смещения.

Актуальность стартап-проекта (описание проблемы и решения проблемы)

В условиях развития вычислительных устройств и современных средств автоматизации развивается проблема распознавания объектов.

Распознавание цветовых меток является одним из способов решения проблемы.

Выбранный метод способствует повышению точности распознавания цветовой метки для высокоточного позиционирования исполнительных механизмов и повышению быстродействия дефаззификатора.

Технологические риски

1. Срыв сроков поставок комплектующих
2. Отклонения в сроках реализации этапов проектирования
3. Кибер-атаки
4. Мошенничество или кража данных
5. Сбой информационной инфраструктуры

Потенциальные заказчики

Моделью продаж является B2B продажи. Потенциальными заказчиками могут быть:

1. Организации розничной торговли
2. Складские и логистические комплексы
3. Производственные предприятия

Бизнес-модель стартап-проекта (как вы планируете зарабатывать посредствам реализации данного проекта)

Ключевой деятельностью является создание аппаратно-программной модели устройства распознавания цветовых меток, ее продажа, а также взаимодействие с клиентами. Основной поток доходов составляют доходы от продажи аппаратно-программной модели.

Обоснование соответствия идеи технологическому направлению (описание основных технологических параметров)

Интеллектуализация процесса распознавания цветового оттенка производится на основе нечёткой кластеризации. Сначала строится нечеткая модель, позволяющая в зависимости от входных параметров интенсивности цвета по каждому из каналов RGB и составляющей цветового тона выделять на изображении заданный цвет. Затем осуществляется бинаризация цветного изображения и подавление шумов.

Алгоритм распознавания цветового оттенка содержит следующие этапы:

- формирование функций принадлежности;

- синтез нечётких правил;

- вычисление чёткого значения цветового оттенка CS;

- нечеткая кластеризация.

После определения цвета метки на изображении возможно определить ее смещение относительно исходного положения. Для этого используется метод центра тяжести цветовой метки, определяющий координаты ее центра.

Предполагаемые источники финансирования

Гранты, финансирование инвесторами.

Оценка потенциала «рынка» и рентабельности проекта

Анализ PAM, TAM, SAM, SOM показал значение в 900 миллионов рублей возможного охвата реально достижимого объема рынка. Сюда входит как российский рынок, так и зарубежный, к которому можно отнести развивающиеся страны.

Команда стартап- проекта

Ф.И.О.

Должность

Выполняемые работы в Проекте

Родионова Ирина Николаевна

Руководитель проекта

Разработка конструктива, планирование и стратегия развития

Ерофеева Виктория Александровна

Лидер проекта, администратор

Рассмотрение теоретической части, методика создания, организация разработки проекта

Ершова Елена Сергеевна

Маркетолог

Маркетинг, общение с инвесторами

Андрейченко Мария Сергеевна

Интегратор

Формирование и обеспечение стабильной работы команды

Лямцева Валерия Сергеевна

Аналитик

Конкурентный анализ

Канунникова Анастасия Олеговна

Аналитик

Исследование рынка потребителей

Степанова Анастасия Васильевна

Аналитик

Анализ рисков