手机防盗、智能健身、拍照识别食物热量

看,象牙塔孵化的“黑科技”

2016-11-19 00:00来源:南方都市报编辑:南都
最近“黑科技”很火。会飞的单车,智能监测的手表,在衣服上看美剧,手机无线充电……“黑科技”层出不穷。“黑科技”作为网络新词,也指一切“不明觉厉”的新硬件、新软件、新技术、新工艺、新材料。

10月中旬C -Safe模具已完成,第一批2万个订单将于11月中旬完成。紧接着,他们将铺开C -Safe的线上线下销售。线上主要包括京东、淘宝、亚马逊、苏宁等平台,线下则会从华南地区最大的手机零配件市场深圳华强北开始铺市场。“有一个销售方面的合伙人,会在华强北铺200家左右经销商档口。”邝士杰说,线下下一步还将去义乌小商品零配件市场。与此同时,他的国外合伙人也会从瑞典各大商超出发,逐渐去打开欧洲市场。

让人有些意外的是,学习金融的邝士杰并不急于寻找融资。“不追求依靠资本发展的模式,希望生产一批卖一批,形成现金流,做一个自我造血的公司。”他们希望公司有循序渐进的稳定发展。

他坦承,一方面当前资本相对寒冬,投资人比较难谈,更重要的是,他认为初创企业最核心的价值是做技术创新的人,把这些保住才能发展,走得越快风险越大。“通过资本扩展企业是非常快,但有很多不稳定因素,对我们企业来说,担心成长的速度跟不上融资的速度。”

防盗锁预计占领市场6个月

包包防盗器已完成四成

不过,像自拍杆、手机壳等手机零配件一样,容易复制是一大“硬伤”。邝士杰说,在大家眼里,C - Safe是一个很简单、容易被复制的小东西,但实际上从研发到生产,花费了不少心力。“小,但结构很复杂,整个小产品有24个零件,装配过程中也有一定技术壁垒,若要仿造它,6月内做不出来。”

团队对C—Safe投放后的市场预判是,“市场接受非常快,但热度也会很快过去,预计可占领市场6个月。”

除了手机防丢防偷神器,邝士杰团队早已未雨绸缪,推出下一代新产品。“正在做一个整个包的防盗器,目前已完成40%,未来让大家在等车、长途旅行各种带包的情况下,都不再担心包包的安全。”

很多公司在做家庭安防,他们则想做得更个人、更细化。长远看,邝士杰和伙伴成立的广州鹿弥希保科技有限公司,希望结合物联网技术在个人安防领域上发力。“定位在个人,从你走在路上,开会,上班,吃饭,睡觉……做所有可携带产品的安防。”目前团队正在引进物联网方面的编程、计算机等合伙人。

很快,第一批C-Safe将要投放市场。团队对市场预期比较乐观,“首批2万个,包括铺货赠送,预计20天之内会卖完。”如果市场反应好,生产周期是两周,两周后将补单生产4万个。

项目二

“大卡”APP

贪吃怕胖?APP拍照就能识别食物热量

看到美食,既想狂吃,但又担心长胖。对于“吃货”们来说,或许有福利了。

华南理工大学自动化科学与工程学院的研二团队(詹国辉、刘晓聪、孙坤、梁智超)开发了“大卡”A PP,只需通过拍照即能识别食物的热量和营养成分。在刚刚结束的第二届全国研究生移动终端应用设计创新大赛总决赛中,该项目荣获二等奖。

“拿二等奖合情合理,如果算法完善,功能稳定应该能拿一等奖。”孙坤笑说。团队中,孙坤、梁智超主要负责三维算法和代码实现,詹国辉、刘晓聪则负责图像识别。从今年6月份起连续三个月,四个人琢磨计算打磨,比赛前“大卡”初步成型。这也是“大卡”第一次参加比赛。“海报贴出来很多人很感兴趣,赛事上也受到老师的赏识,很惊喜。”

孙坤介绍,目前可进行识别食物热量的手机应用包括薄荷、LoseIt等。在20 15年加州大学O scarBeijbom的研究中,给定餐厅,用户输入菜单,得出总热量。谷歌的研究者在O scar Beijbom的基础上提出im 2calories,在分类识别的基础上计算热量,通过采集大量的食物图片样本集,搭建深度学习网络,训练出深度特征,从而识别食物种类和获得食物热量。

“但如果不在数据库集中的食物,无法获取体积,形变大的食物获取的数据也不准确。所以我们想通过三维重建来获取体积,这样不管是什么东西,都能获取它的体积,配合分类识别,就可以计算热量”。孙坤解释,在现有的算法基础上做出改进和完善,是他们接下来的工作。

关键“黑”在深度学习和三维重建

“大卡”A PP主要是针对当前居民健康膳食意识缺乏、膳食平衡失调现象而开发设计,主要包括食物热量分析、日常饮食记录、营养成分分析、私房菜热量预测四大功能。

“最大创新之处就在于借助用户随身携带的智能手机对食物进行拍照,通过照片分析食物的热量和营养成分,从而来帮助用户分析日常饮食的健康指标。”孙坤说,通常需要更多的设备来帮助完成三维场景的重建,使用便携式手机拍照进行三维重建并计算体积的,国内研究还较少。

拍照识别食物热量,团队应用了当前火热的“黑科技”——— 深度学习和三维重建。孙坤说,“大卡”A PP的主要分三块,拍照识别、三维重建、android代码实现。“核心就是上面的一系列算法。”

三维重建是通过拍图或视频,进行一整套的算法,最终达到求得食物的体积的目的。“对二维的图像序列进行表面重建,通过算法求得三维的数据,再通过现有数据关系得到体积和热量的模型。”

食物图像识别方面,詹国辉介绍,他们运用深度学习的算法,可以用比较少的食物图像达到好的识别效果,比如识别青菜、苹果、鸡蛋、牛扒等日常食物。

拍照识别热量准确率现高达94%

目前“大卡”已能识别多少种食物?刘晓聪说,目前已实现11类日常食物的热量识别,准确率高达94%。“大卡的优势是实时获得食物的准确热量,不需要换算成100g,不需要估算食物重量,也不要求是数据库内现成菜单上的食物。”

不过,这个项目目前仍在完善中,尚未形成产品供大众下载使用。

南都头条 Headline
排行 Top