한 무리의 학생들이 스마트 카메라의 안개를 제거하는 하드웨어를 개발해 사람들의 교통 안전을 보장하는 데 기여했습니다.
안개나 먼지와 같은 악천후에서는 촬영된 이미지가 흐릿하고 불분명하여 시야가 좁아지고 물체 식별이 어려워져 매년 수많은 사고가 발생합니다. 이러한 상황에서 극한의 기상 조건에서 이미지 품질을 개선하고 가시성을 높이기 위한 효과적인 솔루션 개발에 대한 요구가 높습니다. 이러한 이유로 학생 그룹은 스마트 카메라 이미지에서 "안개"를 제거하는 하드웨어 설계 프로젝트를 고안했습니다.
학생 그룹과 강사(오른쪽 표지)가 이 대회에서 상을 받았습니다.
타이푹
프로젝트 소유자는 호치민시 기술교육대학교 학생 4명으로 구성된 그룹으로, 응우옌 후이 호앙, 판 민 낫, 쩐 투안 키엣, 팜 응우옌 호앙 하이가 참여했습니다. 아이디어를 떠올린 후, 연구팀은 약 6개월에 걸쳐 제품을 완성했습니다. 이 프로젝트는 2023년 제1회 "스마트 시티 마이크로회로 설계" 경진대회에서 2등을 차지했습니다. 후이 호앙은 "이 제품은 객체 인식 분야의 AI 애플리케이션 처리 기반으로 활용될 수 있습니다. 안개 제거 애플리케이션은 데이터 정제, 이미지 품질 향상, 노이즈 제거에 중요한 역할을 할 것입니다. 이를 통해 AI 모델의 정확도가 향상될 것입니다."라고 밝혔습니다. 밝기, 대비, 채도 등 기본적인 이미지 매개변수를 보정해야 하기 때문에 효율성이 떨어지는 기존의 입력 이미지 향상 방식과 비교했을 때, 다크 채널 방식은 이미지 내 객체 영역을 가정하고 재매핑하여 더욱 심층적인 개입을 가능하게 합니다. 따라서 머신러닝, 딥러닝 기법을 이용한 방식에 비해 이미지 품질이 더욱 선명하게 향상되고, 처리 성능과 전력 소모도 합리적입니다.
제품 설계 및 시뮬레이션 결과
타이푹
구현 과정에 대해 Huy Hoang은 다음과 같이 말했습니다. "먼저, 우리 팀은 적합한 디포그 알고리즘을 찾았습니다. 우리 팀은 짧은 실행 시간과 비교적 높은 효율성을 보장하는 Dark Channel Prior 알고리즘을 선택했습니다. 그런 다음, 서드파티 Xilinx Vitis HLS 라이브러리를 사용하여 코드를 완성했습니다. 이 Vitis HLS는 Verilog 언어로 변환 가능합니다. Xilinx의 기능은 Generate를 초기화하여 테스트벤치 테스트 세트를 생성하고, 새 언어로 변환 시 코드가 올바르게 실행되는지 확인하는 데에도 도움이 됩니다. 마지막으로, 우리 팀은 Synopsys의 도구를 사용하여 칩을 완성할 예정입니다. Sunedu와 ADT 회사 구성원의 교육과 지도를 받은 후, 우리는 이를 실행할 수 있었습니다." 호치민시 하이테크 파크 연구개발 센터 부소장인 Truong Huu Ly 마스터는 이 프로젝트의 타당성을 평가하며, 우리 그룹의 모델이 현재 기업, 특히 Truong Hai Auto Corporation의 큰 관심을 받고 있다고 말했습니다. Ly 부소장은 또한 이 프로젝트가 더욱 발전될 경우 큰 잠재력을 가질 것이라고 덧붙였습니다. 예를 들어, 안개 속에서 운전할 때 외부에서 관찰하지 않아도 그룹의 카메라 시스템이 이를 인식하고 포착합니다. 앞 유리에 표시되는 소프트웨어를 개발하면 직접 보는 것보다 관찰하기가 더 쉬워질 것입니다. 하지만 현재처럼 작은 화면에서 개발하면 운전자의 주의가 산만해질 수 있습니다. 리 씨는 "이 프로젝트는 특히 자동차 엔지니어링 산업에서 큰 발전 잠재력을 가지고 있습니다."라고 강조했습니다. 후이 호앙 씨는 가까운 시일 내에 ASIC 블록에 통합하여 자동차 카메라처럼 카메라에 내장할 수 있도록 할 것이라고 덧붙였습니다. 이를 통해 운전자는 이미지를 모니터링하고 교통 흐름에 참여할 때 안전을 확보할 수 있습니다. 또한, 그룹은 향후 극한 기상 조건에서 보안 카메라의 이미지를 필터링할 수 있는 하드웨어를 개발할 계획입니다. 이를 통해 공공 질서와 안전을 더욱 강화할 수 있을 것입니다.
댓글 (0)