ЗАЯВЛЕНИЕ на участие в Конкурсе «Ректорские гранты» Я, Сальников Егор Владимирович (указать полностью фамилию, имя и отчество) прошу принять к рассмотрению проект: «Разработка инструмента для генерации трехмерного объекта по двумерным изображениям» (название проекта) О себе сообщаю следующие персональные данные, необходимые для участия в Конкурсе. Почтовый адрес с индексом Контактный телефон Адрес электронной почты г. Пенза, ул. Ладожская д. 113 440064 89085228170 egor.salnik0v@yandex.ru С Положением о Конкурсе «Ректорские гранты» Пензенского государственного университета ознакомлен. С условиями Конкурса и предоставления гранта согласен. В случае признания победителем Конкурса даю согласие на информирование общественности о победителях Конкурса и их проектах, а также использование предоставленных текстов, графических изображений, фото- и видеоматериалов. Достоверность информации, предоставленной в составе заявки на участие в Конкурсе «Ректорские гранты» Пензенского государственного университета, подтверждаю. « » ________________ 2022 г. Участник Конкурса ________ ______________ (подпись / фамилия и инициалы) Научный консультант ________ ______________ (подпись / фамилия и инициалы) Информация о проекте для участия в Конкурсе «Ректорские гранты» Название проекта «Разработка инструмента для генерации трехмерного объекта по двумерным изображениям» Направление научных исследований Нейросети и компьютерное зрение Информация об участнике Руководитель проекта Ф.И.О. (указать полностью) руководителя проекта Сальников Егор Владимирович Адрес фактического проживания Г. Пенза ул. Ладожская д. 113 к. 81, 440064 Городской (с кодом) или мобильный телефоны +79085228170 Адрес электронной почты egor.salnik0v@yandex.ru Адрес персонального сайта (сайта проекта) Адреса социальных сетей (ЖЖ, Вконтакте, Твиттер, и др.) https://vk.com/egorsal Факультет, специальность, академическая группа Факультет Вычислительной Техники, 05.05.01 «Применение и эксплуатация автоматизированных систем специального назначения» гр. 20ВО2 Исполнители проекта (при наличии) (Ф.И.О., функциональные обязанности) Научный консультант (Ф.И.О., ученая степень, ученое звание, кафедра, номер сотового телефона) Митрохин М.А., д.т.н., профессор, зав. каф. «Вычислительная техника», 89053664963 Ресурсное обеспечение проекта Партнерство (соглашения в реализации проекта с органами государственной власти и местного самоуправления, коммерческими и некоммерческими организациями) Управление информатизации ПГУ Использование при выполнении исследований научного оборудования и услуг центра коллективного пользования, студенческого научнопроизводственного бизнес-инкубатора, центра трансфера технологий, кабинета интеллектуальной собственности Пензенского государственного университета. Содержание проекта: Аннотация (не менее стр.) Данный проект представляет собой программное обеспечение (ПО) для 0,3 генерации 3D текстурированных объектов с использованием исключительно 2D изображений этих объектов. Инструмент направлен на упрощение и автоматизацию создания 3D цифровых объектов на основе реальных объектов. Функционал инструмента предусматривает загрузку одного или нескольких изображений, с разных ракурсов, реально существующего объекта, генерацию полигональной сетки и 2D текстуры. Инструмент позволяет получить трехмерный объект для его дальнейшего применения как отображение объекта реального мира или для его модификации в графических редакторах. Актуальность (не менее 1 стр.) При анализе всего процесса ручного воссоздания трехмерного объекта по двумерному изображению было выявлен ряд проблем связанных с человеческим фактором проводимых операций: - требуется наличие определенных навыков и пространственного воображения для создания модели; - большие временные затраты на создание полигональной сетки объекта; - дополнительные временные затраты на создание текстуры объекта и ее наложение на полигональную сетку; - многократное использование различных утилит и редакторов для создания модели. Существующие аппаратные решения (3D-сканеры) позволяют ускорить данный процесс, но обладают высокой стоимостью и рядом особенностей. Они позволяют получать модель высокой точности, которая в некоторых применениях (анимация, дополненная реальность и т.п.) является избыточной, некоторые виды поверхностей требуют предварительной подготовки к процессу сканирования, в некоторых случаях не могут использоваться на биологических объектах из-за наличия лазерного излучения. Разработка создаваемого (ПО) позволит решить эти проблемы и сформировать простой интерфейс, включающий в себя: - загрузку 2D изображений для генерации по ним трехмерного объекта; - использование нейронной сети для генерации 3D модели объекта; - сохранение сгенерированного 3D объекта в форматах, поддерживаемых популярными графическими редакторами и текстуры в формате графического изображения. Анализ современного состояния исследований в данной области (приводится обзор исследований в данной области со ссылками на публикации в научной литературе) Разработка инструмента позволит решить проблему автоматизации создания трехмерной модели реально существующего объекта. Проанализировав такие крупные сервисы как https://www.selva3d.com/ и https://imagetostl.com/, было выявлено, что алгоритмы этих сервисов не выявляют объект на изображении и не создают текстуру. Кроме того, на таких сервисах генерации трехмерного объекта по фотографии осуществляется платно. Проанализировав исследования компании Nvidia https://arxiv.org/abs/2010.09125 , https://arxiv.org/abs/1908.01210 , было выявлено, что существуют частные решения подобных проблем, но они не имеют пользовательского интерфейса. Перспективность данного проекта обеспечивается сравнительно малой конкуренцией и уникальностью предлагаемого решения. Цель и задачи проекта Цели проекта: - создать инструмент для генерации трехмерного объекта по фотографиям. Задачи проекта: - создание модуля загрузки графических изображений реальных объектов; - создание модуля подготовки изображения к обработке их нейросетью; - создание программного интерфейса для работы с нейросетью. Научная новизна (формулируется новая научная идея, обосновывается новизна предлагаемой постановки и решения заявленной проблемы) Научная новизна проекта заключается в разработке и программной реализации алгоритмов обработки графических изображений с помощью нейросетей и генерации полигональной сетки и текстуры объектов, находящихся на изображениях. Предлагаемые подходы и методы, их обоснование для реализации цели и задачи исследований (форма Наиболее целесообразным путем реализации проекта является использование гибких методологий разработки Agile и Scrum, которые позволят не только эволюционно строить ПО, но и непрерывно взаимодействовать с конечными пользователями системы, улучшая качество сервиса от этапа к этапу. Наиболее перспективными технологиями реализации данного сервиса являются языки программирования Python, c++, c#, позволяющий быстро обрабатывать большие массивы данных. изложения должна дать возможность конкурсной комиссии оценить соответствие подходов и методов исследования поставленным целям и задачам, надежность получаемых результатов) 1. Сальников Е. В. «Открытой международной студенческой ИнтернетИмеющийся у олимпиады» 2021 года по дисциплине «Информатика»; Победитель в заявителя научный задел номинации «Гран-при» образовательного проекта «IT-Лаборатория’2021» по проекту (указываются полученные результаты, разработанные программы и методы, эксперименталь ное оборудование, материалы и информационные ресурсы, имеющиеся в распоряжении участника для реализации проекта, публикации (не более 15) участника, наиболее близко относящиеся к проекту за последние 5 лет (для каждой публикации, при наличии, указать ссылку в сети Интернет) Значения целевых индикаторов государственного университета Конкурса «Ректорские № Наименование 1 Число публикаций по результатам исследований: 1.1 в изданиях, индексируемых в РИНЦ 1.2 в российских научных журналах, включенных в перечень ВАК 1.3 в изданиях, индексируемых в Sсopus или Web of Science Количество мероприятий (участие в конкурсах, экспонатов на выставках, докладов на конференциях) по демонстрации и популяризации результатов проекта Число заявок на объекты интеллектуальной собственности, поданные по результатам выполнения проекта Количество поданных заявок на конкурсы на проведение научных исследований и конкурсы выпускных квалификационных работ Использование при выполнении исследований научного оборудования и услуг центра коллективного пользования, студенческого научно-производственного бизнес-инкубатора, центра трансфера технологий, кабинета интеллектуальной собственности 2 3 4 5 « гранты» Единица измерения Пензенского Значение единиц 3 2 единиц 1 единиц 0 единиц 2 единиц 1 единиц 1 единиц 1 » ________________ 2022 г. Участник Конкурса ________ ______________ (подпись / фамилия и инициалы) Научный консультант ________ ______________ (подпись / фамилия и инициалы)
