Jovem inovador: Removendo poeira e fumaça de câmeras inteligentes.
Báo Thanh niên•22/05/2024
O grupo de estudantes criou um dispositivo para remover o embaçamento de câmeras inteligentes, contribuindo para a segurança do trânsito.
Em condições climáticas adversas, como neblina e poluição, as imagens capturadas podem ficar desfocadas e pouco nítidas, reduzindo a visibilidade e dificultando a identificação de objetos, o que leva a inúmeros acidentes todos os anos. Isso cria uma grande demanda por soluções eficazes para melhorar a qualidade da imagem e aumentar a visibilidade em condições climáticas extremas. Foi por isso que o grupo de estudantes teve a ideia de um projeto de hardware para remover o "névoa" das imagens em câmeras inteligentes.
O grupo de alunos e seu professor orientador (à extrema direita) recebendo um prêmio na competição.
THAI PHUC
Os criadores do projeto são um grupo de quatro estudantes da Universidade de Tecnologia e Educação da Cidade de Ho Chi Minh: Nguyen Huy Hoang, Phan Minh Nhat, Tran Tuan Kiet e Pham Nguyen Hoang Hai. Após desenvolverem a ideia, o grupo dedicou cerca de seis meses ao aperfeiçoamento do produto. O projeto conquistou o segundo lugar na primeira competição "Design de Microchip para Cidades Inteligentes" em 2023. Huy Hoang comentou: "O produto pode ser usado como base de processamento para aplicações de IA no reconhecimento de objetos. A aplicação de remoção de névoa desempenhará um papel importante na limpeza de dados, aprimorando a qualidade da imagem e eliminando ruídos. Isso melhora a precisão dos modelos de IA." Em relação às suas vantagens, comparado aos métodos tradicionais de aprimoramento de imagem, que são menos eficazes por exigirem o ajuste de parâmetros básicos da imagem, como brilho, contraste e saturação de cor, o método do canal escuro permite uma intervenção mais profunda, assumindo e remapeando a profundidade de campo dos objetos na imagem. Portanto, oferece qualidade de imagem significativamente melhorada e desempenho de processamento mais eficiente com consumo de energia razoável em comparação com métodos que utilizam técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
Resultados de projeto e simulação do produto
THAI PHUC
Ao compartilhar detalhes sobre o processo de implementação, Huy Hoang disse: "Primeiro, a equipe encontrou um algoritmo adequado para remoção de névoa. Escolhemos o Dark Channel Prior, que garante um tempo de execução curto e uma eficiência relativamente alta. Em seguida, completamos o código usando a biblioteca Vitis HLS com uma ferramenta de terceiros, o Xilinx - Vitis HLS, que o converte para Verilog. A funcionalidade do Xilinx também nos ajudou a gerar um testbench para garantir que nosso código fosse executado corretamente após a conversão para a nova linguagem. Finalmente, usaremos a ferramenta da Synopsys para concluir o desenvolvimento do chip. Após treinamento e orientação de membros da Sunedu e da ADT, conseguimos implementá-lo." Avaliando a viabilidade do projeto, o Sr. Truong Huu Ly, Vice-Diretor do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento do Parque de Alta Tecnologia da Cidade de Ho Chi Minh, afirmou que o modelo atual está atraindo muito interesse de empresas, especialmente da Truong Hai Automobile Joint Stock Company. O Sr. Ly também declarou que o projeto tem grande potencial se for desenvolvido ainda mais. Por exemplo, ao dirigir na neblina, mesmo sem observação externa, o sistema de câmeras da equipe consegue reconhecer e capturar a imagem. Desenvolver um software para exibir as imagens no para-brisa facilitaria a visualização, em vez de olhar diretamente para a tela. Desenvolvê-lo em uma tela pequena como a atual distrairia o motorista. "Em geral, este projeto tem grande potencial de desenvolvimento, especialmente na indústria de tecnologia automotiva", enfatizou o Sr. Ly. Huy Hoang acrescentou que a equipe em breve se empenhará em integrar o sistema a uma unidade ASIC para que possa ser usado em câmeras veiculares. Isso permitiria que os motoristas monitorassem as imagens e garantissem a segurança ao dirigir. Além disso, no futuro, a equipe planeja desenvolver um hardware capaz de filtrar imagens de câmeras de segurança em condições climáticas extremas, garantindo assim uma melhor ordem social e segurança para os cidadãos.
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