Creatividad joven: Eliminación de polvo en cámaras inteligentes
Báo Thanh niên•22/05/2024
Un grupo de estudiantes ha creado un hardware para eliminar el vaho en las cámaras inteligentes, contribuyendo a garantizar la seguridad vial de las personas.
En condiciones climáticas adversas, como niebla y polvo, las imágenes capturadas pueden ser borrosas y poco nítidas, lo que reduce la visibilidad y dificulta la identificación de objetos, lo que provoca numerosos accidentes cada año. Esto exige un gran desarrollo de soluciones eficaces para mejorar la calidad de la imagen y aumentar la visibilidad en condiciones climáticas extremas. Por ello, el grupo de estudiantes ideó un proyecto de diseño de hardware para eliminar la niebla en las imágenes de las cámaras inteligentes.
Un grupo de estudiantes y su instructor (portada derecha) recibieron el premio en el concurso.
THAI PHUC
El proyecto está liderado por un grupo de cuatro estudiantes de la Universidad de Educación Técnica de la Ciudad de Ho Chi Minh: Nguyen Huy Hoang, Phan Minh Nhat, Tran Tuan Kiet y Pham Nguyen Hoang Hai. Tras la idea inicial, el grupo dedicó aproximadamente seis meses a completar el producto. El proyecto obtuvo el segundo premio en el primer concurso "Diseño de Microcircuitos para Ciudades Inteligentes" en 2023. Huy Hoang comentó: "El producto puede utilizarse como base de procesamiento para aplicaciones de IA en el reconocimiento de objetos. La aplicación de eliminación de niebla contribuirá a la limpieza de datos, la mejora de la calidad de la imagen y la eliminación del ruido. Esto mejora la precisión de los modelos de IA". En cuanto a su superioridad, en comparación con los métodos tradicionales de mejora de la imagen de entrada, que son menos efectivos porque requieren calibrar parámetros básicos de la imagen como el brillo, el contraste y la saturación del color, el método de canal oscuro permite una intervención más profunda al asumir y reasignar el campo de objetos en la imagen. Por lo tanto, la calidad de la imagen se mejora con mayor claridad y ofrece un rendimiento de procesamiento y un consumo de energía razonables en comparación con los métodos que utilizan técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Resultados del diseño y simulación del producto
THAI PHUC
Al hablar sobre el proceso de implementación, Huy Hoang comentó: "Primero, el grupo buscó un algoritmo de desempañado adecuado. Elegimos Dark Channel Prior, un algoritmo que garantiza un tiempo de ejecución corto y una eficiencia relativamente alta. Posteriormente, completamos el código utilizando la biblioteca Vitis HLS para usar un programa externo de Xilinx, Vitis HLS, que se puede convertir al lenguaje Verilog. La función de Xilinx también nos permite inicializar Generate para crear un conjunto de pruebas Testbench y garantizar que el código del grupo se ejecute correctamente al convertirse al nuevo lenguaje. Finalmente, el grupo utilizará la herramienta Synopsys para completar el chip. Tras la capacitación y la guía de miembros de Sunedu y ADT, pudimos implementarlo". Al evaluar la viabilidad del proyecto, el Maestro Truong Huu Ly, subdirector del Centro de Investigación y Desarrollo del Parque Tecnológico de Alta Tecnología de Ciudad Ho Chi Minh, afirmó que el modelo del grupo es de gran interés para las empresas, especialmente para Truong Hai Auto Corporation. El Sr. Ly también afirmó que este proyecto tiene un gran potencial si se desarrolla con mayor profundidad. Por ejemplo, al conducir con niebla, sin observar desde el exterior, el sistema de cámaras del grupo lo reconocerá y lo capturará. Si se desarrolla el software para que se muestre en el parabrisas, será más fácil observar en lugar de mirar directamente. Sin embargo, desarrollarlo en una pantalla pequeña como la actual distraerá al conductor. "En general, este proyecto tendrá un gran potencial de desarrollo, especialmente en la industria de la ingeniería automotriz", enfatizó el Sr. Ly. Huy Hoang agregó que, próximamente, el grupo intentará completar la integración en un bloque ASIC para que pueda integrarse en la cámara como una cámara de coche. Desde allí, el conductor puede monitorear la imagen y garantizar su seguridad al participar en el tráfico. Además, en el futuro, el grupo planea desarrollar hardware que pueda filtrar las imágenes de las cámaras de seguridad en condiciones climáticas extremas. Esto garantizará mejor el orden público y la seguridad.
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