С.К.: Марат, расскажите, как работает RoadAR?
М.Б.: RoadAR (прим.: телефон, оснащенный приложением RoadAR goo.gl/yC6F9t) ставится на держатель в машину, запускается и начинает записывать видео, параллельно анализируя изображение алгоритмами компьютерного зрения. На современном смартфоне он с частотой 30 кадров в секунду обнаруживает и распознает дорожные знаки, понимает зону их действия и предупреждает водителя в случае нарушения или о возможной опасности. Сложностей здесь много: заставить смартфон параллельно записывать видео и анализировать его уже не просто, а нам нужно еще накладывать на видео координаты (т.е. микшировать его), производить распознавание, да еще так, чтобы это работало на огромном парке android устройств. Самая большая проблема сейчас – это энергопотребление, но скоро мы рассчитываем его значительно снизить за счет оптимизации работы алгоритмов распознавания.
С.К.: Вы используете какие-то сторонние разработки?
М.Б.: Мы используем OpenCV для некоторых базовых преобразований и операций, но многое пишем сами, чтобы заставить это работать достаточно быстро на мобильных устройствах. Очень много работы сделано в области вычислений на GPU, но пока мы его не подключаем из-за того же энергопотребления.
С.К.: С какой точностью работает система? Что влияет на качество распознавания?
М.Б.: Есть 2 ключевых момента в распознавании знаков (если считать, что смартфон довольно мощный и у него хорошая камера) – детектирование кандидата в знак и, собственно, само распознавание. Естественно, в случае со смартфоном, мы не можем пробегать окошком по всему кадру и искать там знаки. Сейчас мы ищем подходящие формы и при их нахождении отдаем их «распознавалке». Мы добились быстрого поиска базовых форм, но единственное ограничение сейчас – они должны быть замкнутыми. Т.е. перекрытие зачастую мешает найти форму, а вот тень – нет. На GPU получается искать любые формы и достаточно быстро, но энергопотребление вырастает еще сильнее. Сейчас плотно работаем над быстрым алгоритмом поиска форм на CPU, на который не так сильно влияло бы перекрытие.
Точность же распознавания кандидатов для большинства знаков весьма высокая, для каких-то это 99,7%, для каких-то 95%, но, конечно, есть и трудности. К примеру, знак «уступи дорогу» — он очень часто путается с проводами и мачтами линий электропередач. Дело в том, что это единственный знак, который является перевернутым треугольником и у него нет никаких особенных признаков, по которым его можно было бы отличить и за которые зацепился бы алгоритм. У нас есть много идей, как эту проблему можно решить, сейчас занимаемся их тестированием.
С.К.: Как построена модель монетизации?
М.Б.: Весь основной функционал мы делаем бесплатным. Сейчас думаем о создании нескольких дополнительных фишек за деньги или за share, например — предупреждение о светофорах и ямах. Также мы можем собирать много информации, которая интересна разным бизнесам. Информация с рекламных щитов, цены на заправках и т.д. Еще мы собираем специализированные знаки для грузового транспорта, это такие знаки как «ограничение массы», «ограничение высоты», «ограничение массы, приходящейся на ось транспортного средства» и др., «движение грузовых автомобилей запрещено». Вся эта информация необходима для составления оптимального маршрута и логистические компании уже интересовались у нас подобными данными. Можно собирать большое количество различной информации – о пробках, авариях, качестве дорожной инфраструктуры.
Еще одна идея — это реклама. Звуковая реклама, которая должна быть интересна водителю. К примеру, утром и вечером Вы останавливаетесь у детского сада, следовательно, у Вас есть ребенок и Вам может быть интересна реклама детских товаров, соответственно, при подъезде к детскому миру вы услышите предложение от магазина, да еще и содержащее скидку. Реклама может быть полезной и ее не должно быть много.
С.К.: Расскажите немного о команде проекта?
М.Б.: Команда у нас небольшая, 5 человек. Мы с Евгением много ездим на машинах, по прошлой работе часто мотались в командировки, а сейчас часто ездим на соревнования в другие города, и всегда на машинах. Столкнулись с тем, что современные гаджеты не до конца используют свои возможности. Постоянно думали и обсуждали о том, как можно их улучшить. Решили, что шаг за шагом сможем многое сделать сами, а данные для картографии сможем собирать краудсорсингом. Уволились с работы, собрали команду и сели за работу. Евгений позвал к нам своего бывшего однокурсника Андрея, у которого на тот момент уже был свой успешный бизнес, он работал на аутсорс с США и Австралией, делал высоконагруженные решения. Его тоже заинтересовала наша идея, причем настолько, что он оставил свой бизнес партнерам и пришел к нам в команду.
Еще два очень крутых парня — Фоат и Саша. Фоат — специалист по компьютерному зрению и машинному обучению, его мы искали долго. Ходили по ВУЗам общались с профессорами, они советовали нам своих студентов, но кто-то боялся оставить свое насиженное место, кто-то не подходил нам по другим причинам. И когда мы встретили Фоата, он проникся идеей, причем он сам не водитель, ему стало просто интересно сделать, то, что делаем мы.
А Сашу мы встретили по чистой случайности, так сказать, стечение обстоятельств: в Казанском IT парке проходила ярмарка вакансий; мы на нее особо не надеялись, но уже ближе к завершению к нам подошел молодой парень, сказал, что не знает чем может быть нам полезен, но ему интересно попилить такую штуку. Так с нами и работает теперь, без него мы как без рук :)
В самом начале нам все говорили, что то, что мы задумали, сделать невозможно, смартфоны не справятся с распознаванием. Для нас это стало неким вызовом, и мы теперь периодически доказываем, что невозможного ничего нет, особенно когда это делает такая слаженная команда!
С.К.: Каким образом вам удалось найти инвестиции?
М.Б.: С инвестициями у нас большие проблемы. Мы делаем не интернет магазин, где все понятно: воронки продаж, лэндинги, CPA, LTV.
У нас сложная модель монетизации и с технологической стороны все очень наворочено. Видимо, многие инвесторы находят в этом риски. Полгода мы делали все на свои деньги, вложили достаточно крупную сумму личных средств. Потом в нас вложили микроинвестиции три ангела и Бизнес-инкубатор МГУ. Этих денег хватило выпустить официальный релиз и понять, что людям интересно то, что мы делаем. За последнюю неделю мы получили 15К установок. Теперь ищем следующий раунд инвестиций.
С.К.: Расскажите о ваших впечатлениях от участия в GenerationS?
М.Б.: Впечатления самые замечательные — много хороших проектов, интересные спикеры, полезные лекции. В итоге это отличный нетворкинг и возможность пообщаться с представителями крупных компаний, таких как Intel, Яндекс, послушать Давида Яна и Наталью Касперскую.
С.К.: «Куда бежать» молодому стартаперу, у которого есть идея, но нет денег/квалификации, чтобы реализовать ее самостоятельно?
М.Б.: В стену. Куда бы ни пошли, готовьтесь, что перед вами будет стена. Но, если вы верите в свою идею — не сдавайтесь :)
Мы начали с того, что пришли в Бизнес Инкубатор Казанского IT Парка, и это нам очень помогло. Сейчас много интересных акселерационных программ, инкубаторов и т.д. Там можно и проверить свою идею, и найти единомышленников, и, даже, возможно, привлечь небольшие инвестиции на запуск.
Иллюстрации:
http://ift.tt/1kGE8W7
http://ift.tt/ShdNlB
Видео:
http://...http://ift.tt/1kGEbRz
Интервью для конкурса GenerationS брал Сергей Кокарев
This entry passed through the Full-Text RSS service — if this is your content and you're reading it on someone else's site, please read the FAQ at http://ift.tt/jcXqJW.
Комментариев нет:
Отправить комментарий