Jetson Nano 可以為攝像頭系統過濾光污染並增強色彩。
來自法國的 Alain Paillou 是法國勃艮第（Bourgogne）地區的水質負責人。他熱衷於拍攝月球、恆星和行星的精美照片，這項愛好凝結了他一生對天文學和科技的熱愛。
年初，他在 NVIDIA 論壇上記錄了開發 SkyNano 的工作。SkyNano 是一款由 GPU 驅動的攝像頭，它可以藉助 NVIDIA Jetson Nano 拍攝夜空的高清圖像。
Paillou 在其第戎（Dijon）家中接受採訪時說：「我從大約 8 歲或 10 歲起就對天文學很感興趣，但是由於日後我從事了航空軟體工程師的工作，所以已經 30 多年沒有研究天文學了。」
Paillou 在 30 歲出頭的時候重返學校，獲得學位，並最終成為了一名水文地質學家。他說：「20 年前我的職業生涯改變後，我又回到了天文學領域，當時我住在巴黎，在那裡我開始拍攝月球、木星和土星的照片。」
他說：「我真的很喜歡技術，而且天文學也需要技術能力。這讓我重拾了第一份工作獲得的一些技能，即開發軟體以從設備中獲得最佳效果，這對我來說很有趣。」
看到月球上的礦物質
Paillou 喜歡拍攝月球色彩增強的照片，以顯示其藍色鈦和橙色氧化鐵礦物質的多樣性。而且他也很喜歡拍攝夜晚繁星密布的照片。這兩種照片都需要大量的實時過濾器，並且最好在 GPU 上運行。
他說他在第戎的家就像許多地方一樣，天空狀態很糟糕，城市的光污染使圖像變得模糊。他說：「我的眼睛可以看到 10 到 12 顆恆星，但是我可以通過我的攝像頭看到數千顆恆星。」
「如果你想找回圖像畫面上的美，那麼就需要通過 A / V 補償系統應用實時過濾。我建立了自己的系統，因為我買不到我想要的東西。」 Paillou 說。
打造 SkyNano
他的第一個原型使用了 Sony IMX178 顏色傳感器，將 ZWO ASI178MC 攝像頭安裝在具有陀螺儀/羅盤和由步進電機控制的兩軸安裝座的平台上。最初，他使用 Raspberry Pi 3 B + 運行控制掛載和攝像頭的 Python 程序。
不過，電路板缺乏驅動實時濾波器的能力。經過多次實驗後，他於去年 6 月 21 日在 Jetson Nano 社區項目論壇上發布第一篇帖子向 NVIDIA 求助。到 7 月 5 日，他拿到了一個 Jetson Nano，並開始使用 Python 在其上加載 OpenCV 過濾器。
到 7 月底，他已經自學了 PyCUDA 並發表了重要成果。他在 GitHub 上公布了研究進展，並表示他準備開始拍照了。
8 月 2 日，他發布了他的攝像頭在月球上拍攝的第一張數字化增強的哥白尼（Copernicus）隕石坑照片，以及一段 YouTube 視頻，該視頻顯示了 Jetson Nano 增強的夜空畫面。到十月，他發布了驚艷的色彩增強月球照片，展現了令人印象深刻的夜視功能以及追蹤衛星的功能。
Paillou 的項目成為 NVIDIA Jetson 項目論壇上最受歡迎的話題，迄今為止已有 3,100 多個瀏覽量。在此過程中，他還為其他人的 AI 項目提供了一些技巧。
探索太空和軟體的視野
Paillou 連接攝像頭系統的筆記本電腦也使用了 NVIDIA GPU，他說：「二十年前，計算機不足以完成這項工作，但是如今，像 Jetson Nano 這樣的小型計算機使這項工作變得非常有趣，而且這種小型計算機價格也不昂貴。」
實際上，在 NVIDIA 網站上的假日特價活動中，原價 99 美元的 Jetson Nano 目前已降至 89 美元。希望將 Jetson Nano 用於神經網絡的極客們可以將入門套件與 NVIDIA 深度學習學院（Deep Learning Institute）的免費 AI 入門課程打包使用哦~
Paillou 認為他的項目有很大的發展空間。他希望用 C ++ 重寫 Python 代碼，以進一步提高系統性能，獲得更好的攝像頭，並進一步研究使用 AI 的可能性。
他說：「我之前不確定我是否有時間學習 CUDA，因為我已經 52 歲了，沒那麼年輕了。但是事實證明它非常強大，而且沒有那麼複雜。」
歡迎來到 Jetson 社區項目頁面上關注 Paillou 的工作以及其他開發者的貢獻。