युवा रचनात्मकता: स्मार्ट कैमरों में धूल और धुआँ हटाना

छात्रों के एक समूह ने स्मार्ट कैमरों में एंटी-फॉग हार्डवेयर बनाया है, जो लोगों के लिए यातायात सुरक्षा सुनिश्चित करने में योगदान देगा।

कोहरे और धूल जैसी खराब मौसम की स्थिति में, खींची गई तस्वीरें धुंधली और अस्पष्ट हो सकती हैं, जिससे दृश्यता कम हो जाती है और वस्तुओं की पहचान करना मुश्किल हो जाता है, जिससे हर साल कई दुर्घटनाएँ होती हैं। इससे खराब मौसम की स्थिति में तस्वीरों की गुणवत्ता में सुधार और दृश्यता बढ़ाने के लिए प्रभावी समाधान विकसित करने की अत्यधिक आवश्यकता होती है। इसीलिए छात्रों के समूह को स्मार्ट कैमरों से ली गई तस्वीरों में "कोहरा" हटाने के लिए एक हार्डवेयर डिज़ाइन परियोजना का विचार आया।

प्रतियोगिता में छात्रों के एक समूह और उनके प्रशिक्षक (दाहिने कवर) ने पुरस्कार प्राप्त किया।

थाई फुक

इस परियोजना का स्वामी हो ची मिन्ह सिटी यूनिवर्सिटी ऑफ़ टेक्निकल एजुकेशन के 4 छात्रों का एक समूह है, जिनमें शामिल हैं: गुयेन हुई होआंग, फ़ान मिन्ह न्हाट, ट्रान तुआन कीट, और फाम गुयेन होआंग हाई। इस विचार के बाद, समूह ने उत्पाद को पूरा करने में लगभग 6 महीने लगाए। इस परियोजना ने 2023 में पहली "स्मार्ट सिटी माइक्रोक्रिकिट डिज़ाइन" प्रतियोगिता में दूसरा पुरस्कार जीता। हुई होआंग ने साझा किया: "इस उत्पाद का उपयोग वस्तु पहचान में एआई अनुप्रयोगों के लिए एक प्रसंस्करण आधार के रूप में किया जा सकता है। फ़ॉग रिमूवल एप्लिकेशन डेटा को साफ़ करने, छवि गुणवत्ता बढ़ाने और शोर को दूर करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा। इससे एआई मॉडल की सटीकता में सुधार होता है।" पारंपरिक इनपुट इमेज एन्हांसमेंट विधियों की तुलना में, यह कम प्रभावी है क्योंकि इसमें बुनियादी छवि मापदंडों जैसे चमक, कंट्रास्ट, रंग संतृप्ति आदि को समायोजित करने की आवश्यकता होती है। डार्क चैनल विधि छवि में वस्तुओं के क्षेत्र को मानकर और पुनः मैप करके गहन हस्तक्षेप की अनुमति देती है। इसलिए, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग तकनीकों का उपयोग करने वाली विधियों की तुलना में छवि गुणवत्ता में अधिक स्पष्टता और उचित प्रसंस्करण प्रदर्शन और बिजली की खपत में सुधार होता है।

उत्पाद डिज़ाइन और सिमुलेशन परिणाम

थाई फुक

कार्यान्वयन प्रक्रिया के बारे में बताते हुए, हुई होआंग ने कहा: "सबसे पहले, समूह ने एक उपयुक्त डी-फॉग एल्गोरिथम की तलाश की। हमारे समूह ने डार्क चैनल प्रायर को चुना, यह एल्गोरिथम कम निष्पादन समय और अपेक्षाकृत उच्च दक्षता सुनिश्चित करता है। फिर, समूह ने Vitis HLS लाइब्रेरी का उपयोग करके कोड पूरा किया और एक तृतीय-पक्ष Xilinx - Vitis HLS का उपयोग किया, जिसे वेरिलॉग भाषा में परिवर्तित किया जा सकता है। Xilinx का फ़ंक्शन हमें टेस्टबेंच टेस्ट सेट बनाने के लिए जेनरेट को इनिशियलाइज़ करने में भी मदद कर सकता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि समूह का कोड नई भाषा में परिवर्तित होने पर सही ढंग से निष्पादित हो। अंत में, समूह चिप को पूरा करने के लिए Synopsys के टूल का उपयोग करेगा। Sunedu और ADT कंपनी के सदस्यों द्वारा प्रशिक्षित और निर्देशित होने के बाद, हम इसे क्रियान्वित करने में सक्षम हुए।" परियोजना की व्यवहार्यता का आकलन करते हुए, हो ची मिन्ह सिटी हाई-टेक पार्क के अनुसंधान एवं विकास केंद्र के उप निदेशक, मास्टर ट्रुओंग हू ली ने कहा कि समूह का मॉडल वर्तमान में व्यवसायों, विशेष रूप से ट्रुओंग हाई ऑटो कॉर्पोरेशन के लिए बहुत रुचिकर है। श्री ली ने यह भी कहा कि यदि इस परियोजना को और विकसित किया जाए तो इसमें अपार संभावनाएं हैं। उदाहरण के लिए, कोहरे में गाड़ी चलाते समय, बाहर से देखे बिना, समूह का कैमरा सिस्टम उसे पहचानकर कैद कर लेगा। अगर आप विंडशील्ड पर प्रदर्शित करने वाला सॉफ़्टवेयर विकसित करते हैं, तो सीधे देखने के बजाय निरीक्षण करना आसान होगा। लेकिन मौजूदा स्क्रीन जैसी छोटी स्क्रीन पर इसे विकसित करने से चालक का ध्यान भटक सकता है। श्री ली ने ज़ोर देकर कहा, "सामान्य तौर पर, इस परियोजना में विकास की अपार संभावनाएँ हैं, खासकर ऑटोमोटिव इंजीनियरिंग उद्योग में।" हुई होआंग ने आगे कहा कि निकट भविष्य में, समूह एक ASIC ब्लॉक में एकीकरण को पूरा करने का प्रयास करेगा ताकि इसे कार के कैमरे की तरह कैमरे में शामिल किया जा सके। वहाँ से, चालक ट्रैफ़िक में भाग लेते समय छवि की निगरानी कर सकता है और सुरक्षा सुनिश्चित कर सकता है। इसके अलावा, भविष्य में, समूह ऐसे हार्डवेयर विकसित करने की योजना बना रहा है जो चरम मौसम की स्थिति में सुरक्षा कैमरों से छवियों को फ़िल्टर कर सके। इससे सार्वजनिक व्यवस्था और लोगों की सुरक्षा बेहतर ढंग से सुनिश्चित होगी।

Thai Phuc - Thanhnien.vn

स्रोत: https://thanhnien.vn/sang-tao-tre-khu-khoi-bui-trong-camera-thong-minh-185240521180837248.htm