उप-श्रेणी · विज्ञान और नवाचार प्रतियोगिता
तैयार मॉड्यूल और स्मार्ट कैमरों का उपयोग करके इमेज प्रोसेसिंग का तर्क सीखें। ऑब्जेक्ट पहचान, साइन रीडिंग या जेस्चर कंट्रोल — तीन अवधारणाओं में से एक चुनें।
इस श्रेणी का उद्देश्य छात्रों को जटिल कोड के बजाय तैयार मॉड्यूल और कैमरों का उपयोग करके «इमेज प्रोसेसिंग» के तर्क को समझना है। HuskyLens, PixyCam जैसे स्मार्ट कैमरों या mBlock, Teachable Machine, Python (MediaPipe/OpenCV) जैसे सॉफ्टवेयर का उपयोग पूरी तरह मुक्त है।
टीमें नीचे दिए गए 3 कार्यों (अवधारणाओं) में से एक चुनकर प्रतिस्पर्धा कर सकती हैं। प्रत्येक अवधारणा का कठिनाई स्तर, मैदान आयाम और अंक प्रणाली अलग है।
प्रत्येक टीम नीचे दी गई तीन अवधारणाओं में से एक चुनकर प्रतिस्पर्धा करती है। अवधारणाएँ आसान से कठिन की ओर क्रमबद्ध हैं।
सबसे आसान स्तर। रोबोट स्थिर है या बहुत कम चलता है, केवल वस्तु को पहचानता है और निर्णय लेता है।
रेफरी रोबोट के कैमरे के सामने यादृच्छिक रंगीन क्यूब (या सेब, केला जैसी आकृतियों वाले कार्ड) रखता है।
रोबोट कैमरा और AI मॉडल का उपयोग करके यह तय करता है कि वस्तु लाल या नीले क्षेत्र की है, फिर स्वायत्त रूप से वस्तु को सही क्षेत्र में धकेलता है।
क्लासिक लाइन-फॉलोइंग रोबोट का «ऑटोनॉमस वाहन» तकनीक से अपडेटेड संस्करण।
रोबोट सामान्य रूप से काली रेखा का अनुसरण करते हुए आगे बढ़ता है। इस दौरान इसका कैमरा सड़क किनारे ट्रैफिक साइनों को स्कैन करता रहता है।
रोबोट को लाल STOP साइन देखने पर मोटरों को ठीक 3 सेकंड रोकना होगा। चौराहों पर दिशा तीर साइन पढ़कर स्वायत्त रूप से मुड़ना होगा।
बाहरी कंट्रोलर के बिना सबसे इंटरैक्टिव अवधारणा। प्रतियोगी हाथों और बाहों से रोबोट को निर्देशित करता है।
प्रतियोगी (ऑपरेटर) मैदान के बाहर लगे कंप्यूटर कैमरे के सामने खड़ा होता है। हाथ में कोई फोन या कंट्रोलर नहीं हो सकता।
कैमरा व्यक्ति के हाथ/शरीर के कंकाल को मैप करता है (Pose/Hand Tracking)। दाहिना हाथ उठाना = दाएँ मुड़ना, हथेली खोलना = ब्रेक लगाना।
अंतर्राष्ट्रीय मंच पर अपनी इमेज प्रोसेसिंग कौशल प्रदर्शित करने के लिए अभी आवेदन करें।