Junge Kreativität: Staubentfernung bei Smartkameras
Báo Thanh niên•22/05/2024
Eine Gruppe von Studenten hat Hardware entwickelt, um Nebel in intelligenten Kameras zu beseitigen und so zur Verkehrssicherheit der Menschen beizutragen.
Bei schlechten Wetterbedingungen wie Nebel und Staub können die aufgenommenen Bilder unscharf und unklar sein, was die Sicht beeinträchtigt und die Identifizierung von Objekten erschwert. Dies führt jährlich zu zahlreichen Unfällen. Dies stellt hohe Anforderungen an die Entwicklung effektiver Lösungen zur Verbesserung der Bildqualität und der Sichtbarkeit bei extremen Wetterbedingungen. Aus diesem Grund entwickelte die Studierendengruppe ein Hardware-Designprojekt zur Entfernung von „Nebel“ aus Smart-Kamera-Bildern.
Eine Gruppe von Studierenden und ihr Dozent (rechtes Cover) erhielten den Preis im Rahmen des Wettbewerbs.
THAI PHUC
Projektträger ist eine Gruppe von vier Studierenden der Technischen Universität Ho-Chi-Minh-Stadt, darunter Nguyen Huy Hoang, Phan Minh Nhat, Tran Tuan Kiet und Pham Nguyen Hoang Hai. Nach der Idee arbeitete die Gruppe etwa sechs Monate an der Produktentwicklung. Das Projekt gewann 2023 den zweiten Preis beim ersten „Smart City Microcircuit Design“-Wettbewerb. Huy Hoang erklärte: „Das Produkt kann als Verarbeitungsgrundlage für KI-Anwendungen in der Objekterkennung genutzt werden. Die Anwendung zur Nebelentfernung trägt zur Datenbereinigung, Verbesserung der Bildqualität und Rauschunterdrückung bei. Dies verbessert die Genauigkeit von KI-Modellen.“ Im Vergleich zu herkömmlichen Bildverbesserungsmethoden, die aufgrund der Kalibrierung grundlegender Bildparameter wie Helligkeit, Kontrast und Farbsättigung weniger effektiv sind, ermöglicht die Dunkelkanalmethode tiefere Eingriffe durch die Annahme und Neuabbildung des Objektfelds im Bild. Dadurch wird die Bildqualität deutlich verbessert und die Verarbeitungsleistung und der Stromverbrauch im Vergleich zu Methoden mit maschinellem Lernen und Deep Learning-Techniken angemessener.
Produktdesign und Simulationsergebnisse
THAI PHUC
Huy Hoang berichtete über den Implementierungsprozess: „Zuerst suchte die Gruppe nach einem geeigneten De-Fog-Algorithmus. Wir entschieden uns für Dark Channel Prior, da dieser Algorithmus kurze Ausführungszeiten und eine relativ hohe Effizienz gewährleistet. Anschließend vervollständigte die Gruppe den Code mithilfe der Vitis HLS-Bibliothek, um ein Drittanbieter-Xilinx-Vitis HLS zu verwenden, das in die Verilog-Sprache konvertiert werden kann. Die Xilinx-Funktion unterstützt uns auch bei der Initialisierung von Generate, um ein Testbench-Testset zu erstellen und sicherzustellen, dass der Code der Gruppe nach der Konvertierung in die neue Sprache korrekt ausgeführt wird. Abschließend nutzte die Gruppe das Tool von Synopsys, um den Chip fertigzustellen. Nach Schulung und Anleitung durch Mitarbeiter von Sunedu und ADT konnten wir das Projekt umsetzen.“ Master Truong Huu Ly, stellvertretender Direktor des Forschungs- und Entwicklungszentrums des Ho-Chi-Minh-Stadt-Hightech-Parks, bewertete die Machbarkeit des Projekts und erklärte, dass das Modell der Gruppe derzeit bei Unternehmen, insbesondere der Truong Hai Auto Corporation, auf großes Interesse stoße. Herr Ly betonte außerdem, dass dieses Projekt großes Potenzial habe, wenn es weiterentwickelt werde. Beispielsweise kann das Kamerasystem des Konzerns Nebel erkennen und erfassen, ohne dass man von außen hineinsehen kann. Entwickelt man die Software so, dass sie auf der Windschutzscheibe angezeigt wird, ist die Beobachtung einfacher als der direkte Blick. Die Entwicklung auf einem kleinen Bildschirm wie dem aktuellen lenkt den Fahrer jedoch ab. „Dieses Projekt birgt großes Entwicklungspotenzial, insbesondere im Automobilbau“, betonte Herr Ly. Huy Hoang fügte hinzu, dass der Konzern in naher Zukunft die Integration in einen ASIC-Block abschließen wird, um ihn wie eine Autokamera in die Kamera integrieren zu können. So kann der Fahrer das Bild überwachen und seine Sicherheit im Straßenverkehr gewährleisten. Darüber hinaus plant der Konzern, künftig Hardware zu entwickeln, die Bilder von Überwachungskameras bei extremen Wetterbedingungen filtern kann. Dies soll die öffentliche Ordnung und Sicherheit verbessern.
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