InnovateFPGA 设计大赛获奖者
InnovateFPGA 是一项全球性设计大赛，旨在激发团队开发基于英特尔® FPGA 的可持续发展主题项目。 260 支团队参与竞赛，开发基于 FPGA 的云连接边缘应用程序，这些应用使世界资源能够更智能地利用。 了解英特尔 FPGA 如何用于今年顶级团队的项目。
2022 年获胜项目
2022 年竞赛获胜者
珊瑚礁恢复
Jose Filho (阿卜杜拉国王科技大学)
问题：: 25% 的海洋生物依赖健康的珊瑚礁，然而，海洋温度升高导致一些珊瑚白化。当珊瑚将生活在其组织中的藻类排出体外时，就会发生增白过程。这种藻类对珊瑚的生存至关重要。 解决方案：: 实验室研究表明，某些对珊瑚有益的微生物 (BMC) 可以阻止增白过程并让珊瑚恢复健康。该系统可以在海洋环境中输送珊瑚益生菌，并监测其长期功效。 项目详细信息：: FPGA 支持灵活且可重新配置的实验平台。FPGA 收集来自 Analog Devices 超低功耗光识别系统的摄像头、温度传感器和海洋光度数据中的数据。FPGA 使用 AI 来准确确定增白阶段，并快速做出部署 BMC 的决定。此太阳能发电实验部署在海岸附近，能够将 4G 数据发送到 Microsoft Azure，以可视化和管理康复过程。基于云端的太阳能转换器管理
Daniel Chavez (Universidad Nacional de Ingenieria)
问题：: 随着太阳能和风能等更多可再生能源发电能力变得越来越普遍，在电网中分配电力负载变得更加复杂。电力需求和发电之间经常存在不匹配，需要加以管理。 解决方案：: 该系统旨在更有效地从许多可用于控制发电的来源收集本地使用点能源数据。此数据将报告到基于云端的系统，然后可以将其与电网策略相结合，以更好地优化电力需求和发电量。 项目详细信息：: FPGA 直接测量和控制单级双向 DABRS 转换器的调制，并将数据无线传输到基于云端的 Azure 服务器 MariaDB 数据库。由于数据由 FPGA 本地处理，因此最大限度地减少了与基于云端的中央控制进行通信所需的遥测。消费者微型温室系统
Pahan Mendis (斯里兰卡莫勒图沃大学)
问题：: 消费者越来越意识到，某些大规模的农产品种植和运输会对环境产生负面影响。消费者越来越渴望自己种植食物，这不仅是出于对环境的考虑，也是为了提高食物的质量和食品安全。然而，许多有抱负的农民缺乏有效地做到这一点的知识或能力。 解决方案：: 此智能和自动的微型温室管理系统是针对可能具有最少农业专业知识的城市社区消费者的食品生产的。它可以为灌溉、施肥、通风和光照提供指导。 包含的 AI 功能可以预测产量并识别异常生长行为。 项目详细信息：:该系统从摄像头和各种 Analog Devices 传感器（测量空气湿度和温度、土壤 pH 值/水分/温度、CO2 水平和光照强度）中捕获数据。FPGA 与传感器数据并行，加速基于 CNN AI 的图像处理。该不同的数据集被发送到 Microsoft Azure 物联网中心，用于随着时间的推移存储、处理和预测结果。美洲
无人机包裹递送安全
Foale Aerospace Inc.
问题： 包裹递送是智慧城市基础设施的重要组成部分； 然而，这是以交通拥堵和二氧化碳排放为代价的，而二氧化碳排放是全球变暖的主要原因。到 2050 年，最后一英里的包裹递送每年可产生超过 200 万吨的二氧化碳。 解决方案： 该项目旨在开发一种空中包裹无人机递送系统，该系统由可再生能源驱动，可以取代当今依赖二氧化碳排放服务的城市的最后一刻点对点快递递送。该项目可以检测和传达空气运动中的强烈或突然变化，并为开发创建“数字化副本”。这提高了无人机以及附近人员和财产的安全性。 项目详细信息： FPGA 的可重新编程 DSP 开发功能使无人机能够对测量无人机旋转和加速度的 8 个并行模拟通道做出反应。HPS 向 Microsoft Azure 物联网中心提供危险事件遥测，并添加了“数字化副本”功能，可以使用 Analog Devices DC2025A-A DAC 重现真实事件以进行算法开发。基于云端的太阳能转换器管理
Daniel Chavez (Universidad Nacional de Ingenieria)
问题：: 随着太阳能和风能等更多可再生能源发电能力变得越来越普遍，在电网中分配电力负载变得更加复杂。电力需求和发电之间经常存在不匹配，需要加以管理。 解决方案：: 该系统旨在更有效地从许多可用于控制发电的来源收集本地使用点能源数据。此数据将报告到基于云端的系统，然后可以将其与电网策略相结合，以更好地优化电力需求和发电量。 项目详细信息：: FPGA 直接测量和控制单级双向 DABRS 转换器的调制，并将数据无线传输到基于云端的 Azure 服务器 MariaDB 数据库。由于数据由 FPGA 本地处理，因此最大限度地减少了与基于云端的中央控制进行通信所需的遥测。水果废物减少系统
Nixon Fernando Ortiz De La Cruz (Universidad Nacional de Ingenieria and Nacional Mayor de San Marcos)
问题：: 规模较小的农业企业通常缺乏资源来最大限度地减少其产品分销和运输过程中的浪费。由于缺乏高质量的存储和运输系统，大部分产品在最终交付给消费者之前就已经变质了。秘鲁 80% 的芒果水果产量来自小型家庭农场。 解决方案：: 此智能系统将监控、报告和管理存储和运输条件，从而减少变质量。 项目详细信息：: FPGA 集成了各种传感器的数据。它还控制改变空气条件（即 CO2）和温度的执行器，以减少水果的过早成熟。来自摄像头的视频图像经过 FPGA 预先处理，然后发送到云端，以分析与水果成熟度相关的颜色数据。该不同的数据集被发送到 Microsoft Azure 物联网中心进行存储、处理、预测和控制智能水果存储/运输容器。由于大部分处理是由 FPGA 完成的，因此它可以最大限度地减少发送到云端的数据，从而降低传输大量数据的成本。APJ
智能农业优化器
Jyotsna Bavisetti (Rajiv Gandhi University of Knowledge Technologies, Nuzvid)
问题：: 在使用传统耕作方法时，农民对作物选择的选择往往是不知情和不恰当的。由于对水和土壤改良的了解不足，这会导致作物产量和质量下降。发展中国家的餐饮供应特别易于受到影响。 解决方案：: 这种全面的农民援助可以根据该区域的土壤条件、气候和水资源供应情况推荐合适的作物。它可以控制和优化灌溉、检测植物病虫、检测杂草并为农民提供指导。 项目详细信息：: FPGA 集成了摄像头和各种 Analog Devices 传感器的数据。它可以测量氮、磷、钾、pH 值、水位、土壤湿度和温度。该不同的数据集被发送到 Microsoft Azure 物联网中心进行存储、分析、显示和对农民进行指导。 机器学习算法预测最适合该条件的作物并控制灌溉。对象检测模型可以识别杂草，并训练基于 AI 的算法来识别疾病以推荐治疗。消费者微型温室系统
Pahan Mendis (斯里兰卡莫勒图沃大学)
问题：: 消费者越来越意识到，某些大规模的农产品种植和运输会对环境产生负面影响。消费者越来越渴望自己种植食物，这不仅是出于对环境的考虑，也是为了提高食物的质量和食品安全。然而，许多有抱负的农民缺乏有效地做到这一点的知识或能力。 解决方案：: 此智能和自动的微型温室管理系统是针对可能具有最少农业专业知识的城市社区消费者的食品生产的。它可以为灌溉、施肥、通风和光照提供指导。 包含的 AI 功能可以预测产量并识别异常生长行为。 项目详细信息：:该系统从摄像头和各种 Analog Devices 传感器（测量空气湿度和温度、土壤 pH 值/水分/温度、CO2 水平和光照强度）中捕获数据。FPGA 与传感器数据并行，加速基于 CNN AI 的图像处理。该不同的数据集被发送到 Microsoft Azure 物联网中心，用于随着时间的推移存储、处理和预测结果。精神健康顾问
Sudhamshu B N (Dayananda Sagar College of Engineering)
问题：: 精神和行为案例在全球健康问题中所占的比例越来越大。然而，此类案例在传统公共卫生统计数据中的代表性仍然严重不足（重点关注死亡率与其他因素，如功能障碍）。 解决方案：: 智能手套收集各种人体和环境参数，用于机器学习模型，以分析和分类各种目标心理健康状况的症状。基于用户健康和心理状态，及时将积极的建议作为“推荐”反馈给消费者。精神健康与身体健康同等重要。 项目详细信息：: FPGA 从智能手套上的传感器整合空气和体温、汗腺活动、光照条件和空气质量等数据。然后，它使用机器学习来表征数据并将其与精神状况相关联。来自摄像头输入的患者实时视频馈送到视频情感识别模型中，将数据关联到 5 个特征（愤怒、焦虑、快乐、不动声色和悲伤）。该不同的数据集被发送到 Microsoft Azure 物联网中心进行存储和机器学习处理。建议将发送到用户的移动电话应用程序。EMEA
珊瑚礁恢复
Jose Filho (阿卜杜拉国王科技大学)
问题：: 25% 的海洋生物依赖健康的珊瑚礁，然而，海洋温度升高导致一些珊瑚白化。当珊瑚将生活在其组织中的藻类排出体外时，就会发生增白过程。这种藻类对珊瑚的生存至关重要。 解决方案：: 实验室研究表明，某些对珊瑚有益的微生物 (BMC) 可以阻止增白过程并让珊瑚恢复健康。该系统可以在海洋环境中输送珊瑚益生菌，并监测其长期功效。 项目详细信息：: FPGA 支持灵活且可重新配置的实验平台。FPGA 收集来自 Analog Devices 超低功耗光识别系统的摄像头、温度传感器和海洋光度数据中的数据。FPGA 使用 AI 来准确确定增白阶段，并快速做出部署 BMC 的决定。此太阳能发电实验部署在海岸附近，能够将 4G 数据发送到 Microsoft Azure，以可视化和管理康复过程。室内空气质量管理
Ricardo Núñez Prieto (NVISION s.l./ 巴塞罗那微电子研究所 (CSIC) / UAB)
问题：: 有证据表明，长期接触浓度低至 1000ppm 的 CO2 与若干人类健康疾病有关。 研究还表明，在呼气、说话和咳嗽时会释放病毒，并且这种传播更有可能发生在室内环境中。 解决方案：: 测量呼出的 CO2 是评估空气质量风险的最佳低成本方法。该项目可以派生 CO2 浓度并将可操作的信息发送到 Microsoft Azure 服务器以管理警报和通风。 项目详细信息：: 该系统使用来自 Analog Devices NDIR CO2 传感器系统(该传感器系统可以测量 400-5000 ppm 范围内的 CO2 浓度)以及温度传感器的数据。FPGA 是该应用的不错的选择，因为它具有支持多个传感器的灵活性，并且还可以适应其他传感器类型、算法和通信协议。该项目通过在 FPGA 中本地运行 CO2 浓度算法对最小的系统能耗进行了优化，以最大限度地减少复杂数据的通信。智能农场控制系统
Mohamed Abdelaziz Louhab (University M'hamed Bougara Boumerdes)
问题：: 最大限度地减少种植错误对于最大限度地降低成本以及确保没有最佳生长条件的地区的粮食安全非常重要。火灾、动物侵占或盗窃等其他风险可能对农场或社区产生重大影响。 解决方案：: 此智能温室包含可以使用温度、湿度等环境因素以及 O2 和 CO2 等气体来监测植物健康状况的传感器。该系统不仅可以为农民提供指导，还可以控制灌溉、加热和冷却。 项目详细信息：: FPGA 是系统的太阳能发电大脑，使用 HPS 实现太阳能跟踪算法，以最大限度地提高光电板的输出。温室旨在最大程度地减少种植错误，并使用 6 种不同的 Analog Devices 传感器来监测和维持作物健康，从而使产品更美味。该系统通过使用 IR 和 PIR 检测动物的存在来减轻作物损失的担忧，并且还能够进行火灾探测和灭火。大中国区
自动垃圾分拣机
Longfei Yang (湖北大学)
问题：: 全球垃圾产量每年都在增加，污染了土壤和水源。垃圾填埋场可能含有危险化学物质或其他有害物质，这些物质会进入生态系统，对人类和环境造成危害。 解决方案：: 自动垃圾分拣机可以帮助减少环境污染、节约土地资源、促进资源循环利用。该系统旨在减少对可回收垃圾的轻率处置，垃圾分类最大限度地发挥垃圾再利用的潜力，减少对当地生态的危害。 项目详细信息：: 此项目利用图像识别将废物分为 4 类：可回收、可生物降解、危险和其他。红外传感器检测到新对象的处理情况，使摄像头将图像发送到 FPGA。FPGA 实现了一个称为 VGG-16 的深度卷积神经网络 (CNN)，用于图像识别。识别和分类通过基于 OpenCL 的 FPGA 加速器（称为 pipeCNN）得到增强。垃圾分拣机以 95% 的准确率将垃圾分拣到合适的垃圾箱，识别时间为 1.93s。路面破损检测系统
Dingwei Chen (重庆大学)
问题：: 道路路面损坏不仅会影响外观和驾驶舒适性，而且如果不识别和解决维护需求，路面和相关结构将会恶化，从而可能导致事故甚至人员伤亡。使用混凝土或沥青进行道路施工都会产生有害排放物和污染。 解决方案：: 此自动检测、定位和报告系统使用 3D 激光雷达和摄像头来捕获实时路况信息，可以分析这些信息以确定是否需要维修。准确的检查信息与精确的位置相结合，可以高效地管理维护并避免成本昂贵的路面表面恶化。 项目详细信息：: 智能道路损坏检测系统使用激光雷达和带有 IMU（惯性测量单元）的相机，获取路面的点云数据和图像信息。该系统可以校正点云运动失真，并能够将激光雷达距离信息与相机像素信息同步。云应用程序可以使用此数据将损坏详细信息（缺陷的大小/形状）与精确的地图数据相结合。然后，维护人员能够集中精力安排及时的维修。竞赛开发平台
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