项目选题报告答辩总结

前言

团队

成员 项目选题环节 评审环节 贡献比例
530 雨勤 商业计划书(封面、行业背景、产品介绍、财务预测) 博客+评分+评分表整理+得分与问题收集 25%
311 旭 商业计划书(摘要、市场分析、营销策略、项目团队) 评分+问题回答 23%
403 俊 ppt制作 评分+问题回答 18%
223 元 评审表+博客随笔 评分+评分表整理+问题回答 20%
437 海辉 演讲 评分+问题回答 14%

来自各组的评分情况

编号 团队名称 项目名称 NABCD 格式 内容 PPT 演讲 总分/100
1 天机组 指尖加密 75.00 80.00 80.00 80.00 79.00
2 PMS Your eyes 16.00 18.25 15.75 18.00 17.50 85.50
3 日不落战队 小葵日记 13.00 16.00 16.00 18.00 17.00 80.00
4 像我这么能打的还有五个 WanderLand 26.00 8.00 26.00 14.00 13.00 87.00
5 洛基小队 START 16.00 16.00 17.00 13.00 16.00 78.00
6 Boy Next Door WEB账簿管家应用 7.00 7.00 8.00 9.00 7.00 37.00
百分制换算 74.00
7 Massivehard 上一次 17.00 19.00 18.00 17.00 18.00 89.00
去掉最高分,去掉最低分 平均得分 81.90

来自各组对本组的提问

  • 天机组

    • Q:物体重叠时的精度问题?
    • A:目标物体重叠问题可以通过算法解决。
    • Q:现有市场竞争激烈。
    • A:首先,各行业的竞争都是激烈的,我们需要在竞争中寻求上升机会;其次,我们这是一个某种程度上偏科研的项目,会有后续不断的完善以提升竞争力。
    • Q:对视频分辨率有要求吗?
    • A:原则上,视频的分辨率越高越好。在视频分辨率较低的情况下,检测准确度会有一定下降。
  • 日不落战队

    • Q:最终目标?
    • A:就本学期的课程目标,完成简单监控场景下的视频摘要与人车检测与跟踪。识别率……
    • Q:不同极端场合下的对应效果?
    • A:在人车密度较小的场景下,达到90%的检测跟踪准确率;人车密度较大的场景下,存在较多的……,争取达到70%
    • Q:BCD貌似没有介绍。
    • A:BCD体现在我们的博客随笔中,
  • 像我这么能打的还有五个

    • Q:单单检测没有识别,对于准确率影响很大。
    • A:我们主要做的功能是流量统计,只要能够完成对于人、车的分类检测,就能完成我们的目标,没有识别功能并不影响我们的准确率。
    • Q:对于信息提取,非人类的活动,例如一个矿泉水瓶被风吹过来等问题怎么处理?
    • A:我们会对获得的含有动态内容的视频帧中的物体进行检测分类,将只留下含有人、车目标的视频帧。
    • Q:实用性不高,市场上的竞争对手强大。
    • A:我们的主打功能是流量统计,流量统计可以用在交通、商业等多方面,具有相当的应用价值,不能说是实用性不高。市场上确实存在许多强大的竞争对手,但我们的产品走的还是轻资产路线, 不同于市面上大多的产品都配合硬件售卖,我们的成本更低,风险更小。
  • 洛基小队

    • Q:推广门槛是否过高?
    • A:我们基于实验室已有的项目之上确立了本项目,如果确能得到可靠的产品,或能得到实验室的帮扶。
    • Q:演讲中所说用某种方式进行视频摘要,请问是什么方式?
    • A:首先,利用“帧差法”减除静止视频帧;再次,调用人车模块的检测方法,检测含有人车内容的视频帧;最后,将获得的有效帧合成一个完整视频。
    • Q:能否给出计划要达到的识别率以及依据?
    • A:在非密集无遮蔽场景下达到95%以上的检测准确率;在密集、遮蔽的场景下(上下课时间的校门口)达到70%检测准确率;对回溯视频中视频摘要错误率(包括静态被误存,目标背景被误错过)低于10%。
  • Boy Next Door

    • Q:目前针对各路况无法给出统一的识别率。
    • A:我们本学期的目标是完成简单场景下的检测,对于不同路况场景必然存在不同的准确率,无法统一,这也是所有市面已有产品的通病。
    • Q:针对目前市场上已存在的阿里云”城市大脑“,你觉得你们的产品有什么亮点或不同的地方?
    • A:针对“城市大脑”,他们是将供水、供电等散落在城市的资源信息化,而我们的产品注重监控场景下流量统计等,我们两方的产品本质方向是不一样的。
    • Q:你们将来获取数据会不会不止通过摄像头的方式,而更多的是以传感器比如光感、温感的方式来获取数据并识别?
    • A:不会,我们的产品理念是“轻资产”,运用摄像头能降低我们的硬件成本,我们不需要舍弃我们的优势而退而求其次。
  • Massivehard

    • Q:监控目前主要以四轮车及行人为主,暂无法识别两轮车,因此应用场景有限制,如学校里多以电动车自行车为主,功能用处不大。
    • A:两轮的交通工具(例如摩托、电动、自行车等)到目前为止都是科研研究的一项难题,产品不多,而我们的产品目标致力于单一行人及四轮轿车的识别,其他功能可能会在后续继续研发。
    • Q:同一画面中能够捕捉到的对象上上限比较模糊。
    • A:这是基于密度而言的,单位密度下我们初期定在两人,轿车与摄像头架设有关,只要没有过多的重叠是不会被检测到了。
    • Q:希望能给出一些应用场景。
    • A:工业园区、公司等入口处
posted @ 2017-10-21 13:49  雨勤未晴丶  Views(208)  Comments(0Edit  收藏  举报