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仰望星空:法国极客利用 GPU 开发恒星摄像头

仰望星空:法国极客利用 GPU 开发恒星摄像头

2020-01-09 18:15

#人工智能 #深度学习


Jetson Nano 可以为摄像头系统过滤光污染并增强色彩。

来自法国的 Alain Paillou 是法国勃艮第(Bourgogne)地区的水质负责人。他热衷于拍摄月球、恒星和行星的精美照片,这项爱好凝结了他一生对天文学和科技的热爱。

年初,他在 NVIDIA 论坛上记录了开发 SkyNano 的工作。SkyNano 是一款由 GPU 驱动的摄像头,它可以借助 NVIDIA Jetson Nano 拍摄夜空的高清图像。

Paillou 在其第戎(Dijon)家中接受采访时说:“我从大约 8 岁或 10 岁起就对天文学很感兴趣,但是由于日后我从事了航空软件工程师的工作,所以已经 30 多年没有研究天文学了。”

Paillou 在 30 岁出头的时候重返学校,获得学位,并最终成为了一名水文地质学家。他说:“20 年前我的职业生涯改变后,我又回到了天文学领域,当时我住在巴黎,在那里我开始拍摄月球、木星和土星的照片。”

他说:“我真的很喜欢技术,而且天文学也需要技术能力。这让我重拾了第一份工作获得的一些技能,即开发软件以从设备中获得最佳效果,这对我来说很有趣。”

看到月球上的矿物质

Paillou 喜欢拍摄月球色彩增强的照片,以显示其蓝色钛和橙色氧化铁矿物质的多样性。而且他也很喜欢拍摄夜晚繁星密布的照片。这两种照片都需要大量的实时过滤器,并且最好在 GPU 上运行。

他说他在第戎的家就像许多地方一样,天空状态很糟糕,城市的光污染使图像变得模糊。他说:“我的眼睛可以看到 10 到 12 颗恒星,但是我可以通过我的摄像头看到数千颗恒星。”

Paillou 在他第戎家中天文学实验室里

“如果你想找回图像画面上的美,那么就需要通过 A / V 补偿系统应用实时过滤。我建立了自己的系统,因为我买不到我想要的东西。” Paillou 说。

打造 SkyNano

他的第一个原型使用了 Sony IMX178 颜色传感器,将 ZWO ASI178MC 摄像头安装在具有陀螺仪/罗盘和由步进电机控制的两轴安装座的平台上。最初,他使用 Raspberry Pi 3 B + 运行控制挂载和摄像头的 Python 程序。

不过,电路板缺乏驱动实时滤波器的能力。经过多次实验后,他于去年 6 月 21 日在 Jetson Nano 社区项目论坛上发布第一篇帖子向 NVIDIA 求助。到 7 月 5 日,他拿到了一个 Jetson Nano,并开始使用 Python 在其上加载 OpenCV 过滤器。

到 7 月底,他已经自学了 PyCUDA 并发表了重要成果。他在 GitHub 上公布了研究进展,并表示他准备开始拍照了。

8 月 2 日,他发布了他的摄像头在月球上拍摄的第一张数字化增强的哥白尼(Copernicus)陨石坑照片,以及一段 YouTube 视频,该视频显示了 Jetson Nano 增强的夜空画面。到十月,他发布了惊艳的色彩增强月球照片,展现了令人印象深刻的夜视功能以及追踪卫星的功能。

Paillou 的项目成为 NVIDIA Jetson 项目论坛上最受欢迎的话题,迄今为止已有 3,100 多个浏览量。在此过程中,他还为其他人的 AI 项目提供了一些技巧。

探索太空和软件的视野

Paillou 连接摄像头系统的笔记本电脑也使用了 NVIDIA GPU,他说:“二十年前,计算机不足以完成这项工作,但是如今,像 Jetson Nano 这样的小型计算机使这项工作变得非常有趣,而且这种小型计算机价格也不昂贵。”

实际上,在 NVIDIA 网站上的假日特价活动中,原价 99 美元的 Jetson Nano 目前已降至 89 美元。希望将 Jetson Nano 用于神经网络的极客们可以将入门套件与 NVIDIA 深度学习学院(Deep Learning Institute)的免费 AI 入门课程打包使用哦~

Paillou 认为他的项目有很大的发展空间。他希望用 C ++ 重写 Python 代码,以进一步提高系统性能,获得更好的摄像头,并进一步研究使用 AI 的可能性。

他说:“我之前不确定我是否有时间学习 CUDA,因为我已经 52 岁了,没那么年轻了。但是事实证明它非常强大,而且没有那么复杂。”

欢迎来到 Jetson 社区项目页面上关注 Paillou 的工作以及其他开发者的贡献。

Paillou 的 SkyNano (左下方)和 SkyPC

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