Podsumowanie działań:
- SGGW – konsultacje w zakresie badań nad ulepszoną technologią,
- rozpoczęcie produkcji w ramach pierwszych badanych grup,
- start prac badawczo-rozwojowych,
- prowadzenie spotkań konsorcjalnych, przygotowanie dokumentów projektowych,
- przeprowadzenie procedur zakupowych i organizacja układu badawczego.
Poniesione koszty:
- Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie: wynagrodzenia zespołu projektowego: koszt kwalifikowalny 70 882,86 zł
- Smart Soft Solutions Sp. z o.o. : wynagrodzenia zespołu projektowego: koszt kwalifikowalny 97 970,76 zł
Pierwszy etap projektu TherMobEye był czasem intensywnych przygotowań, budowania fundamentów merytorycznych i organizacyjnych oraz ustalania kierunku badań. Już na starcie kluczową rolę odegrały konsultacje prowadzone przez zespół Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego, które pozwoliły doprecyzować zakres prac i założenia technologiczne. Eksperci uczelni przeanalizowali wstępne koncepcje urządzenia oraz sposoby jego wykorzystania w hodowli bydła i trzody, wskazując optymalne metody pozyskiwania danych w warunkach terenowych. Równocześnie rozpoczęto produkcję w ramach pierwszych badanych grup, co umożliwiło przygotowanie rzeczywistego środowiska do przyszłych testów. Dzięki temu projekt od początku opierał się na autentycznych warunkach hodowlanych, a nie wyłącznie na modelowych symulacjach.
Firma technologiczna zainicjowała prace badawczo-rozwojowe w dwóch kluczowych obszarach. Pierwszym było opracowanie prototypu mobilnego urządzenia stabilizującego kamerę termowizyjną, które miało zapewnić jej prawidłowe funkcjonowanie w zmiennych i trudnych warunkach środowiskowych typowych dla gospodarstw rolnych. Opracowano wstępną konstrukcję opartą na wytrzymałej walizce transportowej z wbudowanym systemem stabilizacji termicznej, obejmującym kanały wentylacyjne, nadmuch powietrza o regulowanej temperaturze oraz inteligentną elektronikę kontrolną. Rozwiązanie to miało umożliwić szybkie dostosowanie kamery do warunków roboczych, niezależnie od dużych różnic temperatur pomiędzy pomieszczeniami ogrzewanymi a otwartą przestrzenią, zapewniając wyższą dokładność pomiarów radiometrycznych i ochronę matrycy przed szokami termicznymi.
Drugim obszarem była poprawa jakości obrazu i redukcja szumów. Rozpoczęto wdrażanie filtrów bilateralnych w skryptach Python, które pozwalały wygładzać obraz przy jednoczesnym zachowaniu wyraźnych krawędzi obiektów. Dzięki temu uzyskiwano zdjęcia o wyższej czytelności i użyteczności, które następnie były wykorzystywane w procesie segmentacji – kluczowym dla wyodrębnienia istotnych cech i obszarów na obrazie. Połączenie filtracji, kompresji i korekcji obrazu pozwalało na oszczędność przestrzeni dyskowej oraz efektywniejsze przetwarzanie danych w kolejnych etapach badań.
Lider konsorcjum koordynował współpracę wszystkich partnerów, prowadził spotkania robocze, nadzorował harmonogram, przygotował dokumentację projektową oraz przeprowadził procedury zakupowe. Zorganizowano także układ badawczy w gospodarstwach, które miały stać się poligonem testowym dla rozwijanej technologii. Efektem końcowym etapu było pełne przygotowanie organizacyjne, badawcze i techniczne do rozpoczęcia szeroko zakrojonych prac terenowych – z gotową bazą hodowlaną, wstępnym prototypem urządzenia stabilizującego, wdrożonymi metodami poprawy jakości obrazu i ustalonymi procedurami pomiarowymi.
