霧や砂埃などの悪天候では、撮影した画像がぼやけて不鮮明になり、視界が悪くなって物体の識別が困難になり、毎年多くの事故が発生します。このため、厳しい気象条件下でも画質を改善し、視認性を高める効果的なソリューションの開発が求められています。そこで学生グループは、スマートカメラの画像から「霧」を除去するハードウェア設計プロジェクトのアイデアを思いつきました。

タイフック

プロジェクトのオーナーは、ホーチミン市工科教育大学の学生 4 人グループです。グエン・フイ・ホアン、ファン・ミン・ニャット、トラン・トゥアン・キエット、ファム・グエン・ホアン・ハイです。アイデアが浮かんだ後、チームは製品を完成させるまでに約 6 か月を費やしました。このプロジェクトは、2023年に開催された第1回「スマートシティマイクロチップデザイン」コンペティションで2位を獲得しました。ホイ・ホアン氏は次のように述べています。「この製品は、物体認識におけるAIアプリケーションの処理基盤として活用できます。霧除去アプリケーションは、データのクリーニング、画質の向上、ノイズ除去に役立ちます。これにより、AIモデルの精度が向上します。」優位性の点では、従来の入力画像強化方法と比較すると、明るさ、コントラスト、彩度などの基本的な画像パラメータを調整する必要があり、効果が低くなります。ダーク チャネル方式では、画像内のオブジェクトのフィールドを想定して再マッピングすることで、より深い介入が可能になります。そのため、機械学習やディープラーニング技術を用いた方法に比べて、画質がより明確に向上し、処理性能と消費電力も合理的になります。

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実装プロセスについて、ホイ・ホアン氏は次のように述べました。「まず、グループは適切なデフォッグアルゴリズムを探しました。私たちのグループはDark Channel Priorを選択しました。このアルゴリズムは、実行時間が短く、比較的高い効率性を保証します。次に、サードパーティ製のザイリンクス製Vitis HLSライブラリを使用してコードを完成させました。このライブラリはVerilog言語に変換可能です。ザイリンクスの機能は、Generateを初期化してテストベンチテストセットを作成し、グループのコードが新しい言語に変換された際に正しく実行されることを確認するのにも役立ちます。最後に、グループはSynopsysのツールを使用してチップを完成させます。Sunedu社とADT社のメンバーによるトレーニングと指導を受けた後、私たちはそれを実行できました。」プロジェクトの実現可能性を評価したホーチミン市ハイテクパーク研究開発センター副所長のTruong Huu Ly氏は、このモデルは現在、企業、特にTruong Hai Auto Corporationから大きな注目を集めていると述べました。リー氏はまた、このプロジェクトがさらに発展すれば大きな可能性を秘めていると述べた。例えば、霧の中で運転しているとき、外を見ずにいても、グループのカメラシステムがそれを認識して撮影します。フロントガラスに表示するソフトウェアを開発すれば、直接見るよりも観察しやすくなります。また、現在のような小さな画面で開発すると、ドライバーの注意が散漫になります。 「全体的に見て、このプロジェクトは、特に自動車エンジニアリング産業において大きな発展の可能性を秘めている」とリー氏は強調した。ホイ・ホアン氏は、近い将来、同グループが車載カメラなどのカメラに搭載できるよう、ASIC ブロックへの統合を完了させる予定だと付け加えた。そこからドライバーは画像を監視し、交通に参加する際の安全を確保することができます。さらに、将来的には、極端な気象条件下でも防犯カメラの画像をフィルタリングできるハードウェアを開発する予定です。人々の社会秩序と安全をさらに確保します。

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