Công nghệ khử sương mù ở camera thông minh

Sản phẩm này có thể làm tiền đề cho các ứng dụng AI trong việc nhận dạng vật thể, đóng vai trò làm sạch dữ liệu, tăng cường chất lượng hình ảnh và loại bỏ nhiễu ở camera.

Giải bài toán camera mờ

Bốn sinh viên Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật TPHCM gồm Nguyễn Huy Hoàng, Phan Minh Nhật, Trần Tuấn Kiệt và Phạm Nguyễn Hoàng Hải vừa nghiên cứu phát triển thành công giải pháp khử sương mù ở các camera thông minh, đặc biệt là camera sử dụng trên ô tô.

Sinh viên Nguyễn Huy Hoàng, trưởng nhóm nghiên cứu cho biết, trong các điều kiện thời tiết xấu như sương mù và khói bụi, hình ảnh thu được từ các camera thường bị mờ mịt, không rõ ràng. Điều này gây giảm sút nghiêm trọng khả năng quan sát và xác định các vật thể, làm tăng nguy cơ xảy ra tai nạn.

Hằng năm, nhiều vụ tai nạn liên quan đến việc không thể nhận diện rõ ràng vật thể do hình ảnh bị che khuất bởi sương mù hay khói bụi đã được báo cáo. Những tình huống này không chỉ ảnh hưởng đến an toàn giao thông mà còn gây khó khăn cho các hệ thống giám sát an ninh và quản lý giao thông.

Do đó, việc phát triển các giải pháp hiệu quả để cải thiện chất lượng hình ảnh và tăng cường khả năng quan sát trong những điều kiện khắc nghiệt này trở nên vô cùng cấp thiết.

Nhóm sinh viên đã nhận thấy tầm quan trọng của vấn đề và đưa ra ý tưởng thiết kế phần cứng khử “sương mù” trong hình ảnh của camera thông minh, nhằm nâng cao chất lượng hình ảnh và đảm bảo an toàn trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Nhóm đã chọn thuật toán Dark Channel Prior để khử sương mù, hoàn thiện mã code bằng thư viện Vitis HLS, sử dụng các công cụ của Xilinx và Synopsys để hoàn thành con chip.

Chia sẻ về quá trình thực hiện, Huy Hoàng cho biết: “Đầu tiên, nhóm tìm thuật toán khử sương mù phù hợp. Nhóm mình chọn Dark Channel Prior, thuật toán này đảm bảo được thời gian thực thi ngắn, độ hiệu quả tương đối cao. Sau đó, nhóm hoàn thiện code bằng thư viện Vitis HLS để dùng một bên thứ ba Xilinx - Vitis HLS, có thể chuyển đổi sang ngôn ngữ Verilog.

Chức năng của Xilinx cũng có thể hỗ trợ chúng mình khởi tạo Generate ra tập kiểm tra Testbench để đảm bảo là đoạn mã code của nhóm thực thi đúng khi được chuyển sang ngôn ngữ mới.

Cuối cùng, nhóm sử dụng tool của Synopsys để thực hiện khâu hoàn thành con chip. Sau khi được đào tạo và hướng dẫn từ các thành viên của Sunedu và công ty ADT, nhóm hiện thực hóa thành sản phẩm”.

Theo Huy Hoàng, sản phẩm này có thể làm tiền đề cho các ứng dụng AI trong việc nhận dạng vật thể, đóng vai trò làm sạch dữ liệu, tăng cường chất lượng hình ảnh và loại bỏ nhiễu. Phương pháp sử dụng Dark Channel Prior không chỉ cải thiện độ rõ nét của hình ảnh mà còn đảm bảo hiệu suất xử lý và tiêu thụ điện năng hợp lý hơn so với các phương pháp truyền thống.

Sẽ tích hợp để đưa vào camera hành trình

ThS Trương Hữu Lý, Phó Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu triển khai, Khu công nghệ cao TPHCM nhấn mạnh tiềm năng lớn của dự án này trong ngành công nghệ ô tô. Chẳng hạn khi lái xe trong sương mù, không quan sát ở bên ngoài nhưng hệ thống camera của nhóm sẽ nhận diện và bắt được.

Ông Lý nhận xét, nếu phát triển cho phần mềm hiển thị trên kính chắn gió sẽ dễ quan sát hơn thay vì nhìn trực tiếp. Còn phát triển trên một cái màn hình nhỏ như hiện tại, sẽ gây mất tập trung cho người lái xe.

Về tính ưu việt, so các phương pháp tăng cường ảnh đầu vào truyền thống kém hiệu quả vì phải hiệu chỉnh những thông số cơ bản của hình ảnh như: Độ sáng, tương phản, bão hòa màu... phương pháp kênh tối cho phép can thiệp sâu hơn bằng việc giả định và tái lập bản đồ độ trường các vật thể có trong ảnh.

Do đó, cải thiện chất lượng hình ảnh rõ ràng hơn và có hiệu suất xử lý, tiêu thụ điện năng hợp lý so với những phương pháp dùng kỹ thuật học máy, học sâu.

Nhóm sinh viên đang nỗ lực tích hợp sản phẩm để đưa vào camera ô tô, giúp tài xế theo dõi hình ảnh và đảm bảo an toàn khi tham gia giao thông. Trong tương lai, họ còn dự định phát triển phần cứng lọc hình ảnh tại các camera an ninh trong điều kiện thời tiết khắc nghiệt, góp phần bảo đảm trật tự và an toàn xã hội.