社交媒体有不少迹象表明，2021年的OpenCV人工智能竞赛的参赛者已经开始进入状态了。由微软Azure和英特尔赞助的这项比赛，在全球200多个第一阶段获胜的团队中，有1000多名开发人员。当各团队朝着2万美元的全球大奖迈出第一步时，我们已经被反馈的精彩视频和照片所吸引。

在这篇文章中，我们将介绍一些使用#OAK2021标签在网上发布酷炫内容的团队，并对每个团队进行简短的问答。今天，你将见到超级乐高机器人Charlie、了解如何用你的脸控制飞机等等。感谢你抽出时间与我们聊天，埃及的Iris、Kauda和Cortic Tigers!

想让你的团队在这里被介绍吗？请发布带有#OAK2021标签的内容! 我们一定会看到的，全世界成千上万的比赛关注者也会看到！

向最近发帖的所有人表示感谢，以下是我们筛选的比赛开始时比较喜欢的项目，你们的更新对你们的竞争对手和我们的参赛者来说都是一种鼓舞！

这只是我们最喜欢的项目的一个简短清单。我们鼓励大家在、、、和上关注这个标签。

来自Cortic Tigers的Ye、Jane和Michael一直在Twitter、Instagram和LinkedIn上发布各种各样的视频，展示他们的智能机器人Charlie学习新技能，非常有个性。在他们的社交媒体上，你可以找到显示这个学习如何导航、识别人脸、等的视频。

AI正在推动世界！因此，劳动力市场对懂AI的人才有巨大需求。然而，对于初学者来说，学习人工智能可能会令人生畏，而且成本高昂。在Cortic Technology，我们希望利用我们在边缘计算方面的专业知识，减少学习AI所需的成本和努力。

我们认为学习AI最有效的方法是自己建立一个AI系统来解决你关心的问题。我们的目标是通过使各种最先我们认为学习AI最有效的方法是自己建立一个AI系统来解决你关心的问题。我们的目标是通过使大量最先进的AI算法在便宜的边缘设备（如Raspberry Pi或）上有效运行，来促进这种实践学习的类型。我们的软件在单一的编程环境中支持计算机视觉、语音识别、自然语言处理、语音生成、乐高电机控制和智能家居控制。我们建立了一个快速原型开发环境，使用基于视觉块的编程，鼓励初学者从第一天起就尝试AI。当人们获得更多经验并希望充分利用Python的强大功能和灵活性时，我们的系统还可以将可视化程序翻译成Jupyter Notebook格式或本地Python代码。我们的项目是完全开源的，我们鼓励每个人都来试一试。你可以在查看。

你的团队“起源故事”是什么？

Technology的所有联合创始人（Ye、Jane和Michael）都是在为温哥华的一家前人工智能创业公司工作时认识的。Ye和Jane都有十几岁的孩子。由于人工智能的日益普及，我们的孩子对我们工作中的事情变得非常好奇，想了解更多的技术。有趣的是，当我们开始回答他们的问题并谈论基本的算法概念时，他们马上就变得厌烦了。我们很快发现，他们宁愿花时间和我们一起建立AI项目，而不是讨论事情背后的理论。另一个让我们大吃一惊的是，尽管我们几乎没有花任何时间教他们基本的理论，但仅仅通过做这些实践项目，他们就对理论有了很大的了解。当他们需要帮助的时候，他们也非常积极地在互联网上查找资料。在观察到这种行为后，我们开始更加注重动手学习。我们和孩子们一起做各种项目，获得了大量的乐趣。Cortic技术的诞生是为了给其他用户提供自由，让他们在我们的工作基础上快速建立原型，使用这一卓越的技术来解决有趣的问题。

你是如何决定解决什么问题的？

我们注意到有很多人对学习AI感兴趣，但有太多的障碍(成本、时间投资、陡峭的学习曲线等。)对于他们中的许多人来说，甚至还没有开始。我们认为扫除这种障碍很有价值，这样更多的人可以学习并为这一新兴领域做出贡献。

#OAK2021最让你激动的部分是什么？

OAK2021比赛汇集了全球250多个团队，使用OAK-D设备来解决不同的问题。我们已经开始看到这个设备的许多创造性用途，例如用它为虚幻游戏引擎建立一个用于角色建模的插件，实际上是在建立一个奶牛追踪器，更不用说所有用它来帮助我们中间那些身体有缺陷的人的项目。

得知自己被选中参加第二阶段，你有什么想法/感受？

我们对自己能够进入第二阶段感到非常谦卑。在第一阶段的1400多份参赛作品中，有许多令人兴奋的想法和有能力的团队。我们非常幸运能够进入比赛的下一阶段，并有机会展示我们将如何使OAK-D设备成为我们解决方案的核心部分。

到目前为止，比赛中有哪些让你感到惊讶的地方？

我们不断为参与这项比赛的每个人的创造力和技术能力感到惊讶。当我们遇到复杂的技术问题需要解决时，DepthAI的discord频道是我们的首选之地。考虑到每天出现的新问题的数量，Brandon和他在Luxonis的团队回答这些问题的速度实在是令人难以置信。我们非常感谢从Luxonis和我们的竞争对手那里得到的所有帮助。

你对你的竞争对手有什么话要说吗？

我们想告诉我们的竞争对手保持他们的创造力，我们非常渴望在7月份看到所有最终提交的作品，我们期待着向每一位竞争对手学习。

读者应该跟随你到哪里，才能最好地跟上你的进度？

了解我们在比赛中的进展的最佳方式无疑是在或。

我们的项目基本上是关于在Kauda机械臂上实现计算机视觉任务。Kauda机械臂是一款开源、低成本的3D可打印桌面大小的5轴机械臂，由Giovanni Lerda设计和开发。对于任何对机器人感兴趣的人来说，这是一个完美的平台，特别是在工业4.0时期，拟人机器人的计算机视觉需求越来越大，而且通常是使用计算机视觉、3D深度和人工智能进行研发的理想平台。我们的目标是安装OAK-D相机，并使用3D AI实现复杂的机器人任务。

你的团队“起源故事”是什么？

一切始于Giovanni去年在和他自己的。当我看到这个项目时，我很快就知道它将是使用计算机视觉、深度学习和人工智能来研究和开发机器人的完美匹配。我联系了他，我们合作改进Kauda。作为一名才华横溢的工业开发人员，Giovanni专注于改善Kauda的机械和电子设计，而我则专注于软件开发，特别是Unity内部的digital twin，它允许我们使用计算机视觉和人工智能来编程更复杂的任务。所以我们是不同但互补的合作伙伴。

你是如何决定解决什么问题的？

Kauda机械臂是一个很好的平台，但一些更高级的任务只有在启用3D AI的情况下才可能实现，例如动态检测和拾取对象，或者意识到周围的环境以实现协作任务。

#OAK2021最让你激动的部分是什么？

关于比赛，我们很高兴能与如此高质量的团队竞争，对我们来说，这是一个完美的机会，将Kauda带到一个新的水平。

得知你被选中参加第二阶段，你有什么想法/感受？

老实说，我们知道参赛作品的数量和质量都很高，所以我们花了很多时间来准备提交的作品，当我们最终被选中时，我们感到非常震惊。我们真的为此感到骄傲！

到目前为止，比赛中有哪些让你感到惊讶的地方？

看到世界各地的一些团队凭借3D AI和OAK-D等边缘人工智能设备，提出了解决现实世界问题的好主意。

你对你的竞争对手有什么话要说吗？

我们祝愿所有的决赛选手都能取得最好的成绩。我们知道每个团队都在非常努力地完成自己的提案，我们知道质量标准非常高。当然，我们会在7月提交的提案中保留一些惊喜。

读者应该跟随你到哪里，才能最好地跟上你的进度？

现在Linkedin可能是最好的地方，那里有我的个人网站，twitter和IG。

团队简介：埃及Iris

Mahendran一样，他们的项目旨在改善视力障碍者的生活。

我们的项目 “埃及Iris “旨在利用技术的辅助力量，使其能够被视力障碍者使用，以帮助促进个人和周围人的独立和自主性。我们的目标是创造一种辅助设备，可以作为用户的第二只眼睛。该设备利用边缘人工智能的力量，为用户提供其日常生活中所需要的多种功能。

你的团队“起源故事”是什么？

我们对机器人的共同热情是我们团队成员早在2019年加入我们大学的机器人团队后认识的原因。我们参加了多个挑战使用图像处理技术的比赛，这让我们认识了OpenCV库，引发了我们对计算机视觉和AI的兴趣。这就是为什么得到这个机会在OpenCV自己组织的比赛中竞争是令人难以置信的。

你是如何决定解决什么问题的？

作为本科生，我们看到视障同事在日常生活中的挣扎，从做笔记、回答考试，到挑选他们想穿的颜色，所以我们决定关注一个包括视障学生的案例研究，以及我们的设备如何成为他们一天中的第二只眼睛。

得知你被#OAK2021最让你激动的部分是什么？

最激动人心的部分是我们团队的每个成员都收到了一个OAK-D，我们很感激有机会接触到这样的技术，一个我们通常无法获得的技术。

得知你被选中参加第二阶段，你有什么想法/感受？

这感觉不可思议。特别是在这样一个大规模的比赛中，我们有机会发展我们的想法，这是非常令人兴奋的。开始时似乎是不可能的，但后来……就不是了。

到目前为止，比赛中有哪些让你感到惊讶的地方？

团队和想法的多样性，能有机会与来自全球各地的250多个团队竞争，真是太好了。我们期待着了解更多关于每个团队以及他们要解决的问题。

你对你的竞争对手有什么话要说吗？

专注于学习并享受这个过程，像这样的比赛是创新的一个很好的催化剂，它不仅仅是为了获胜，而是为了尝试新技术和学习。

读者应该跟随你到哪里，才能最好地跟上你的进度？

我们计划定期在我们的LinkedIn个人资料上发布我们的进展：

感谢你阅读我们一系列团队简介中的第一篇文章。这些只是参加这个大型比赛的200多个团队中的几个，我们祝愿他们都能取得最好的成绩。如果你是一个AI创客，，为什么不购买一个呢？

请继续关注这个系列的文章，以及来自这些令人惊奇的团队的源源不断的精彩内容。不要忘记注册OpenCV通讯，以便在新文章发布时得到通知，并从我们的合作伙伴那里得到独家折扣和优惠。

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　　ALFA深度学习操作只需要提前使用工业相机取集足够多的图片，在软件里特征标识然后进行训练。过后进行微调达到效果，可以直接应用到产线上使用了，操作过程是无需编写算法的，简易**，省下很多的开发成本。