한 무리의 학생들이 스마트 카메라의 안개를 제거하는 하드웨어를 개발해, 사람들의 교통 안전을 보장하는 데 기여했습니다.
안개, 먼지 등 악천후 조건에서는 촬영된 이미지가 흐릿하고 불분명하여 가시성이 떨어지고 물체를 식별하기 어려워 매년 많은 사고가 발생합니다. 따라서 혹독한 기상 조건에서도 이미지 품질을 개선하고 가시성을 높이기 위한 효과적인 솔루션 개발에 대한 요구가 높습니다. 그래서 학생 그룹은 스마트 카메라 이미지의 '안개'를 제거하기 위한 하드웨어 설계 프로젝트 아이디어를 내놓았습니다.
일단의 학생과 강사(오른쪽 표지)가 이 대회에서 상을 받았습니다.
타이푹
프로젝트 소유자는 호치민시 기술교육대학교의 학생 4명으로 구성된 그룹으로, Nguyen Huy Hoang, Phan Minh Nhat, Tran Tuan Kiet, Pham Nguyen Hoang Hai 등이 있습니다. 아이디어가 떠오른 후, 팀은 약 6개월에 걸쳐 제품을 완성했습니다. 이 프로젝트는 2023년 첫 번째 "스마트 시티 마이크로칩 디자인" 대회에서 2등을 차지했습니다. Huy Hoang은 "이 제품은 객체 인식에서 AI 애플리케이션을 위한 처리 전제로 사용될 수 있습니다. 안개 제거 애플리케이션은 데이터 정리, 이미지 품질 향상 및 노이즈 제거에 역할을 합니다. 이를 통해 AI 모델의 정확도가 향상됩니다."라고 말했습니다. 기존의 입력 영상 향상 방법과 비교했을 때 우수성 측면에서는 밝기, 대비, 색상 채도 등의 기본적인 영상 매개변수를 조정해야 하기 때문에 효과적이지 못합니다. 다크 채널 방법은 영상에서 객체의 필드를 가정하고 다시 매핑하여 더 깊은 개입이 가능합니다. 따라서 머신 러닝 및 딥 러닝 기술을 이용한 방식에 비해 이미지 품질이 더욱 선명하게 향상되고 처리 성능과 전력 소모도 합리적입니다.
제품 설계 및 시뮬레이션 결과
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구현 과정에 대해 공유한 Huy Hoang은 "먼저, 그룹은 적합한 디포그 알고리즘을 찾았습니다. 저희 그룹은 Dark Channel Prior를 선택했습니다. 이 알고리즘은 짧은 실행 시간과 비교적 높은 효율성을 보장합니다. 그런 다음, 그룹은 타사 Xilinx-Vitis HLS를 사용하여 Vitis HLS 라이브러리를 사용하여 코드를 완성했습니다. 이는 Verilog 언어로 변환할 수 있습니다. Xilinx의 기능은 Generate를 초기화하여 Testbench 테스트 세트를 생성하여 그룹의 코드가 새 언어로 변환될 때 올바르게 실행되는지 확인하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 마지막으로, 그룹은 Synopsys의 도구를 사용하여 칩을 완성할 것입니다. Sunedu와 ADT 회사의 구성원으로부터 교육과 안내를 받은 후, 실행할 수 있었습니다."라고 말했습니다. 호치민시 하이테크 파크 연구개발 센터 부소장인 Truong Huu Ly 마스터는 이 프로젝트의 실행 가능성을 평가하면서, 현재 귀하의 모델이 특히 Truong Hai Auto Corporation을 비롯한 기업들로부터 많은 관심을 받고 있다고 말했습니다. 리 씨는 또한 이 프로젝트가 더욱 발전하면 큰 잠재력을 가질 수 있다고 말했습니다. 예를 들어, 안개 속에서 운전할 때 밖을 보지 않아도 그룹의 카메라 시스템이 이를 인식하고 포착합니다. 앞 유리에 표시되는 소프트웨어를 개발한다면, 직접 보는 것보다 관찰하기가 더 쉬울 것입니다. 또한 현재와 같은 작은 화면에서 개발되면 운전자의 주의가 산만해질 수 있습니다. "전반적으로 이 프로젝트는 특히 자동차 엔지니어링 산업에서 개발에 많은 잠재력을 가질 것입니다."라고 Ly 씨는 강조했습니다. 후이 황은 가까운 미래에 그룹이 ASIC 블록으로의 통합을 완료해 자동차 카메라와 같은 카메라에 넣을 수 있도록 노력할 것이라고 덧붙였습니다. 이를 통해 운전자는 이미지를 모니터링하고 교통에 참여할 때 안전을 확보할 수 있습니다. 또한, 연구팀은 앞으로 극한의 기상 조건에서 보안 카메라의 이미지를 필터링할 수 있는 하드웨어를 개발할 계획입니다. 사람들의 사회적 질서와 안보를 더욱 강화합니다.
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