Jonge creativiteit: Stofverwijdering in slimme camera's

Een groep studenten heeft hardware ontwikkeld om mist in slimme camera's te elimineren en zo een bijdrage te leveren aan de verkeersveiligheid.

Bij slechte weersomstandigheden zoals mist en stof kunnen de opgenomen beelden wazig en onduidelijk zijn, waardoor het zicht wordt verminderd en objecten moeilijk te identificeren zijn. Dit leidt jaarlijks tot veel ongelukken. Dit stelt hoge eisen aan de ontwikkeling van effectieve oplossingen om de beeldkwaliteit te verbeteren en de zichtbaarheid te vergroten bij extreme weersomstandigheden. Daarom bedacht de studentengroep het idee voor een hardware-ontwerpproject om "mist" in slimme camerabeelden te verwijderen.

Nhóm sinh viên cùng giảng viên hướng dẫn (bìa phải) nhận giải trong cuộc thi — *Een groep studenten en hun docent (rechter omslag) ontvingen de prijs in de wedstrijd.*

De projectleider is een groep van vier studenten van de Technische Universiteit van Ho Chi Minhstad, waaronder: Nguyen Huy Hoang, Phan Minh Nhat, Tran Tuan Kiet en Pham Nguyen Hoang Hai. Nadat ze het idee hadden bedacht, besteedde de groep ongeveer zes maanden aan de voltooiing van het product. Het project won de tweede prijs bij de eerste wedstrijd "Smart City Microcircuit Design" in 2023. Huy Hoang deelde: "Het product kan worden gebruikt als verwerkingsbasis voor AI-toepassingen bij objectherkenning. De toepassing voor het verwijderen van nevel zal een rol spelen bij het opschonen van data, het verbeteren van de beeldkwaliteit en het verwijderen van ruis. Dit verbetert de nauwkeurigheid van AI-modellen." Qua superioriteit maakt de dark channel-methode, vergeleken met traditionele invoerbeeldverbeteringsmethoden, die minder effectief zijn omdat ze basisbeeldparameters zoals helderheid, contrast, kleurverzadiging, enz. moeten kalibreren, een diepere interventie mogelijk door het veld van objecten in het beeld aan te nemen en opnieuw in kaart te brengen. Daardoor is de beeldkwaliteit duidelijker verbeterd en zijn de verwerkingsprestaties en het stroomverbruik redelijk in vergelijking met methoden die gebruikmaken van machine learning en deep learning-technieken.

Kết quả thiết kế và mô phỏng của sản phẩm — *Productontwerp- en simulatieresultaten*

Huy Hoang vertelde over het implementatieproces: "Eerst zocht de groep naar een geschikt de-fog-algoritme. Onze groep koos voor Dark Channel Prior, een algoritme dat een korte uitvoeringstijd en een relatief hoge efficiëntie garandeert. Vervolgens voltooide de groep de code met behulp van de Vitis HLS-bibliotheek om een externe Xilinx Vitis HLS-software te gebruiken, die kan worden geconverteerd naar Verilog. De functie van Xilinx kan ons ook ondersteunen bij het initialiseren van Generate om een Testbench-testset te maken om ervoor te zorgen dat de code van de groep correct wordt uitgevoerd na conversie naar de nieuwe taal. Ten slotte zal de groep de tool van Synopsys gebruiken om de chip te voltooien. Na training en begeleiding door medewerkers van Sunedu en ADT, konden we het uitvoeren." Master Truong Huu Ly, adjunct-directeur van het Research and Development Center van het Ho Chi Minh City High-Tech Park, beoordeelde de haalbaarheid van het project en zei dat het model van de groep momenteel zeer interessant is voor bedrijven, met name Truong Hai Auto Corporation. De heer Ly gaf ook aan dat dit project een groot potentieel heeft als het verder wordt ontwikkeld. Bijvoorbeeld, rijden in de mist, zonder van buitenaf te kijken, zal het camerasysteem van de groep dit herkennen en vastleggen. Als je de software ontwikkelt om het op de voorruit weer te geven, zal het gemakkelijker te observeren zijn in plaats van er direct naar te kijken. Maar ontwikkelen op een klein scherm zoals het huidige, zal de bestuurder afleiden. "Over het algemeen heeft dit project veel potentieel voor ontwikkeling, vooral in de auto-industrie", benadrukte de heer Ly. Huy Hoang voegde eraan toe dat de groep in de nabije toekomst zal proberen de integratie in een ASIC-blok te voltooien, zodat het net als een autocamera in de camera kan worden geïntegreerd. Van daaruit kan de bestuurder het beeld volgen en de veiligheid garanderen tijdens deelname aan het verkeer. Daarnaast is de groep van plan om in de toekomst hardware te ontwikkelen die beelden van beveiligingscamera's kan filteren bij extreme weersomstandigheden. Dit zal de openbare orde en veiligheid voor de bevolking beter waarborgen.

Thai Phuc - Thanhnien.vn

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