Sinh viên FPT Jetking phát triển Vision Box – hệ thống camera phát hiện chuyển động trên FPGA, xử lý ảnh real-time và tích hợp cảnh báo thông minh.
Từ bài toán an ninh thực tế đến giải pháp công nghệ tối ưu
Trong bối cảnh nhu cầu giám sát an ninh ngày càng gia tăng, các hệ thống camera thông minh thường phụ thuộc vào CPU hoặc GPU với chi phí cao và tiêu tốn nhiều năng lượng. Xuất phát từ thực tế đó, nhóm sinh viên tại FPT Jetking đã phát triển dự án Vision Box – một hệ thống camera phát hiện chuyển động hoạt động trực tiếp trên FPGA, hướng đến hiệu năng cao và tối ưu chi phí.
Dự án không chỉ giải quyết bài toán kỹ thuật mà còn mở ra hướng tiếp cận mới trong việc xây dựng các thiết bị AI edge, nơi việc xử lý dữ liệu diễn ra ngay tại thiết bị thay vì phụ thuộc vào hệ thống xử lý trung tâm.
Ý tưởng cốt lõi: tận dụng sức mạnh xử lý song song của FPGA
Khác với các hệ thống xử lý truyền thống, FPGA cho phép xử lý song song nhiều tác vụ cùng lúc, từ đó đặc biệt phù hợp với các bài toán yêu cầu xử lý ảnh theo thời gian thực. Vision Box được xây dựng dựa trên nền tảng này nhằm tạo ra một hệ thống giám sát có độ trễ thấp, phản hồi nhanh và hoạt động ổn định.
Dự án được thực hiện bởi nhóm sinh viên gồm Lê Huy Vũ, Trương Quang Tuấn và Dương Đình Trọng, với mục tiêu không chỉ dừng lại ở một bài tập học kỳ mà còn hướng đến một mô hình có khả năng phát triển thành sản phẩm thực tế trong các lĩnh vực như smart home, industrial monitoring hay thiết bị AI biên.
Xây dựng hệ thống giám sát thông minh hoạt động real-time
Vision Box được thiết kế như một hệ thống hoàn chỉnh, nơi các thành phần phần cứng và phần mềm được tích hợp chặt chẽ để đảm bảo khả năng vận hành liên tục. Camera OV7670 đóng vai trò thu nhận hình ảnh, trong khi FPGA thực hiện toàn bộ quá trình xử lý dữ liệu đầu vào.
Hệ thống có khả năng phát hiện chuyển động dựa trên việc so sánh các khung hình liên tiếp. Khi phát hiện bất thường, thiết bị sẽ tự động kích hoạt chuỗi hành động bao gồm gửi cảnh báo SMS đến người dùng, lưu dữ liệu vào thẻ nhớ, kích hoạt còi báo động và hiển thị trạng thái trên màn hình LCD. Ngoài ra, hệ thống còn có khả năng mở rộng để kết nối với nền tảng IoT nhằm điều khiển từ xa.
Quy trình triển khai: từ thiết kế phần cứng đến xử lý ảnh
Quá trình phát triển dự án được triển khai theo từng bước rõ ràng, bắt đầu từ việc thiết kế hệ thống trên Vivado và cấu hình bộ xử lý Zynq. Nhóm tiến hành xây dựng các module giao tiếp với camera thông qua giao thức SCCB, đồng thời xử lý dữ liệu pixel thu được từ cảm biến hình ảnh.
Ở tầng xử lý, dữ liệu hình ảnh được chuyển đổi sang grayscale để giảm tải tài nguyên, sau đó áp dụng phương pháp so sánh frame nhằm phát hiện chuyển động. Song song với đó, các module cảnh báo, lưu trữ và hiển thị cũng được tích hợp, tạo nên một hệ thống hoàn chỉnh có khả năng phản hồi theo thời gian thực.
Điểm nổi bật: xử lý ảnh real-time không cần CPU mạnh
Trong quá trình thực hiện, nhóm đã đối mặt với nhiều thách thức mang tính đặc thù của hệ thống phần cứng. Việc giao tiếp với camera yêu cầu xử lý chính xác về timing, clock và đồng bộ tín hiệu, chỉ một sai lệch nhỏ cũng có thể khiến hệ thống hoạt động không ổn định.
Bên cạnh đó, việc xử lý ảnh trên FPGA đòi hỏi tối ưu tài nguyên và thiết kế pipeline hợp lý để đảm bảo hiệu suất. Để giải quyết, nhóm đã chia nhỏ hệ thống thành từng module độc lập để kiểm thử, đồng thời sử dụng logic analyzer và các IP core hỗ trợ nhằm tăng độ chính xác trong quá trình debug.
Điểm khác biệt lớn nhất của Vision Box nằm ở khả năng xử lý ảnh trực tiếp trên FPGA mà không cần đến CPU hay GPU hiệu năng cao. Nhờ kiến trúc xử lý song song, hệ thống đạt độ trễ thấp và phản hồi nhanh, phù hợp với các ứng dụng yêu cầu thời gian thực.
Ngoài ra, việc tích hợp nhiều chức năng như camera, cảnh báo SMS, lưu trữ dữ liệu và khả năng mở rộng IoT giúp dự án không chỉ dừng lại ở mức học thuật mà còn có tiềm năng phát triển thành sản phẩm thực tế.
Từ lý thuyết vi mạch đến sản phẩm hoàn chỉnh
Thông qua dự án, sinh viên đã có cơ hội tiếp cận sâu với thiết kế hệ thống trên FPGA, làm việc với tín hiệu tốc độ cao và xử lý ảnh cơ bản. Quan trọng hơn, quá trình debug phần cứng và tối ưu hệ thống giúp người học rèn luyện tư duy kỹ thuật và khả năng giải quyết vấn đề trong môi trường thực tế.
Những trải nghiệm này là nền tảng quan trọng để sinh viên tiếp tục phát triển trong lĩnh vực thiết kế vi mạch, hệ thống nhúng và AI edge.
Theo đánh giá từ giảng viên, Vision Box là một đồ án có ý tưởng thực tế, triển khai đầy đủ từ phần cứng đến phần mềm và thể hiện tốt năng lực ứng dụng công nghệ FPGA. Dù thuật toán xử lý ảnh còn có thể cải thiện và giao diện người dùng cần tối ưu thêm, nhưng tổng thể dự án đã đạt chất lượng cao và xứng đáng là đồ án xuất sắc.
Vision Box là minh chứng rõ ràng cho việc sinh viên FPT Jetking có thể biến kiến thức vi mạch và hệ thống nhúng thành sản phẩm thực tế. Trong bối cảnh các thiết bị AI edge ngày càng phát triển, những dự án như vậy không chỉ mang giá trị học thuật mà còn mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp trong tương lai.
Giảng viên Trương Huy Hoàng