Creatividad juvenil: eliminación de polvo en cámaras inteligentes
Báo Thanh niên•22/05/2024
Un grupo de estudiantes ha creado un hardware para eliminar el vaho en las cámaras inteligentes, contribuyendo a garantizar la seguridad vial de las personas.
En condiciones climáticas adversas, como niebla y polvo, las imágenes capturadas pueden ser borrosas y poco claras, lo que reduce la visibilidad y dificulta la identificación de objetos, lo que provoca muchos accidentes cada año. Esto exige mucho del desarrollo de soluciones eficaces para mejorar la calidad de la imagen y aumentar la visibilidad en condiciones climáticas adversas. Por eso, al grupo de estudiantes se le ocurrió la idea de un proyecto de diseño de hardware para eliminar la “niebla” en las imágenes de las cámaras inteligentes.
Un grupo de estudiantes y su instructor (portada derecha) recibieron el premio en el concurso.
Thai Phuc
El propietario del proyecto es un grupo de 4 estudiantes de la Universidad de Educación Técnica de la ciudad de Ho Chi Minh, entre ellos: Nguyen Huy Hoang, Phan Minh Nhat, Tran Tuan Kiet y Pham Nguyen Hoang Hai. Después de tener la idea, el equipo pasó aproximadamente 6 meses para completar el producto. El proyecto obtuvo el segundo premio en el primer concurso "Diseño de Microchips para Ciudades Inteligentes" en 2023. Huy Hoang comentó: "El producto puede utilizarse como base de procesamiento para aplicaciones de IA en el reconocimiento de objetos. La aplicación de eliminación de niebla contribuirá a la limpieza de datos, la mejora de la calidad de la imagen y la eliminación de ruido. Esto mejora la precisión de los modelos de IA". En términos de superioridad, en comparación con los métodos tradicionales de mejora de la imagen de entrada, es menos eficaz porque requiere ajustar parámetros básicos de la imagen como el brillo, el contraste, la saturación del color... El método del canal oscuro permite una intervención más profunda al asumir y volver a mapear el campo de objetos en la imagen. Por lo tanto, la calidad de la imagen se mejora más claramente y tiene un rendimiento de procesamiento y un consumo de energía razonables en comparación con los métodos que utilizan técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Resultados del diseño y simulación del producto
Thai Phuc
Al hablar sobre el proceso de implementación, Huy Hoang comentó: «Primero, el grupo buscó un algoritmo de desempañado adecuado. Elegimos Dark Channel Prior, un algoritmo que garantiza un tiempo de ejecución corto y una eficiencia relativamente alta. Posteriormente, completamos el código utilizando la biblioteca Vitis HLS para usar un programa externo de Xilinx, Vitis HLS, que se puede convertir al lenguaje Verilog. La función de Xilinx también nos permite inicializar Generate para crear un conjunto de pruebas Testbench y garantizar que el código del grupo se ejecute correctamente al convertirse al nuevo lenguaje. Finalmente, el grupo utilizará la herramienta Synopsys para completar el chip. Tras la capacitación y la guía de miembros de Sunedu y ADT, pudimos implementarlo». Al evaluar la viabilidad del proyecto, el maestro Truong Huu Ly, subdirector del Centro de Investigación y Desarrollo del Parque de Alta Tecnología de Ciudad Ho Chi Minh, dijo que su modelo está recibiendo actualmente mucha atención de las empresas, especialmente de Truong Hai Auto Corporation. El Sr. Ly también dijo que este proyecto tiene un gran potencial si se desarrolla más. Por ejemplo, al conducir con niebla, sin mirar hacia afuera, el sistema de cámaras del grupo lo reconocerá y lo captará. Si desarrolla un software que se muestre en el parabrisas, será más fácil observarlo en lugar de mirar directamente. Además, desarrollarlo en una pantalla pequeña como la actual, resultará una distracción para el conductor. "En general, este proyecto tendrá un gran potencial de desarrollo, especialmente en el sector de la ingeniería automotriz", enfatizó el Sr. Ly. Huy Hoang agregó que en un futuro cercano, el grupo intentará completar la integración en un bloque ASIC para que pueda colocarse en una cámara como la de un automóvil. Desde allí, los conductores pueden monitorear las imágenes y garantizar la seguridad al participar en el tráfico. Además, en el futuro, el equipo planea desarrollar hardware que pueda filtrar imágenes de cámaras de seguridad en condiciones climáticas extremas. Garantizar mayor orden social y seguridad para las personas.
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