Группа студентов создала оборудование для устранения запотевания в интеллектуальных камерах, способствуя повышению безопасности дорожного движения.
В плохих погодных условиях, таких как туман и пыль, полученные изображения могут быть размытыми и нечеткими, что снижает видимость и затрудняет идентификацию объектов, что приводит к многочисленным авариям каждый год. Это предъявляет высокие требования к разработке эффективных решений для улучшения качества изображения и увеличения видимости в экстремальных погодных условиях. Вот почему студенческая группа выступила с идеей проекта по разработке оборудования для удаления «тумана» на изображениях с интеллектуальной камеры.
Группа студентов и их преподаватель (справа на обложке) получили награду в конкурсе.
ТАЙСКИЙ ФУК
Владельцем проекта является группа из 4 студентов из Университета технического образования города Хошимин, в том числе: Нгуен Хюй Хоанг, Фан Минь Нхат, Тран Туан Киет, Фам Нгуен Хоанг Хай. После того, как у группы возникла идея, она потратила около 6 месяцев на завершение продукта. Проект занял второе место на первом конкурсе «Проект микросхемы умного города» в 2023 году. Хюй Хоанг поделился: «Продукт может использоваться в качестве помещения для обработки для приложений ИИ при распознавании объектов. Приложение для удаления тумана будет играть роль в очистке данных, повышении качества изображения и удалении шума. Это повышает точность моделей ИИ». С точки зрения превосходства, по сравнению с традиционными методами улучшения входного изображения, которые менее эффективны, поскольку они должны калибровать основные параметры изображения, такие как яркость, контрастность, насыщенность цвета и т. д., метод темного канала позволяет осуществлять более глубокое вмешательство, предполагая и повторно отображая поле объектов на изображении. Таким образом, качество изображения улучшается более четко и обеспечивается разумная производительность обработки и энергопотребление по сравнению с методами, использующими машинное обучение и методы глубокого обучения.
Результаты проектирования и моделирования продукта
ТАЙСКИЙ ФУК
Рассказывая о процессе внедрения, Хуэй Хоанг сказал: «Сначала группа искала подходящий алгоритм устранения тумана. Наша группа выбрала Dark Channel Prior, этот алгоритм обеспечивает короткое время выполнения и относительно высокую эффективность. Затем группа завершила код с помощью библиотеки Vitis HLS для использования стороннего Xilinx - Vitis HLS, который можно преобразовать в язык Verilog. Функция Xilinx также может помочь нам инициализировать Generate для создания тестового набора Testbench, чтобы гарантировать, что код группы выполняется правильно при преобразовании в новый язык. Наконец, группа будет использовать инструмент Synopsys для завершения чипа. После обучения и руководства со стороны членов Sunedu и компании ADT мы смогли его выполнить». Оценивая осуществимость проекта, мастер Труонг Хыу Ли, заместитель директора Центра исследований и разработок Парка высоких технологий города Хошимин, сказал, что модель группы в настоящее время представляет большой интерес для бизнеса, особенно для Truong Hai Auto Corporation. Г-н Ли также сказал, что этот проект имеет большой потенциал, если его развивать дальше. Например, при движении в тумане, без наблюдения снаружи, система камер группы распознает и запечатлеет это. Если разработать программное обеспечение для отображения на лобовом стекле, будет легче наблюдать, а не смотреть напрямую. Но разработка на небольшом экране, таком как текущий, будет отвлекать водителя. «В целом, этот проект будет иметь большой потенциал для развития, особенно в автомобильной машиностроительной отрасли», — подчеркнул г-н Ли. Хуэй Хоанг добавил, что в ближайшем будущем группа попытается завершить интеграцию в блок ASIC, чтобы его можно было включить в камеру, как автомобильную камеру. Оттуда водитель может следить за изображением и обеспечивать безопасность при участии в дорожном движении. Кроме того, в будущем группа планирует разработать оборудование, которое сможет фильтровать изображения с камер безопасности в экстремальных погодных условиях. Это позволит лучше обеспечить общественный порядок и безопасность.
Комментарий (0)