Grâce aux modèles Ultralytics YOLO, MarineSitu a automatisé la détection de la faune autour des systèmes d’énergie marine, atteint plus de 96 % de disponibilité et réduit l’examen quotidien des séquences vidéo à une ou deux heures seulement.
Surveiller les environnements sous-marins et les systèmes d’énergie marine n’est pas facile, mais c’est essentiel pour comprendre comment ces infrastructures interagissent avec l’écosystème environnant et garantir leur fonctionnement sûr sans nuire à la faune. Jusqu’à présent, les chercheurs devaient examiner manuellement des heures de séquences sous-marines, une tâche rendue encore plus difficile par les eaux troubles, les forts courants et une visibilité irrégulière.
MarineSitu aide les chercheurs et les organisations à surveiller et à comprendre les environnements sous-marins à l’aide de caméras haute résolution, de la vision par ordinateur, de sonars d’imagerie, de capteurs environnementaux et de modèles de machine learning. Par exemple, grâce aux modèles Ultralytics YOLO, leurs systèmes peuvent identifier et suivre la faune lorsqu’elle se déplace autour des hydroliennes et d’autres infrastructures d’énergie marine.
Une surveillance marine plus intelligente grâce à l’innovation en IA#
Fondée en 2016, MarineSitu est issue de recherches menées au Centre d’énergie marine du Pacifique (PMEC) et au laboratoire de physique appliquée de l’Université de Washington (APL). Aujourd’hui, l’entreprise travaille avec des organisations telles que le département de l’Énergie des États-Unis et l’Administration nationale des océans et de l’atmosphère des États-Unis.
Grâce à des plateformes comme SaltySuite™, MarineSitu intègre ses systèmes matériels conçus spécialement à cet effet, notamment des caméras, des sonars et des hydrophones, à des modèles de détection alimentés par l’IA afin de surveiller et d’analyser des environnements sous-marins complexes. En particulier, en appliquant des tâches de vision par ordinateur telles que la détection d’objets (localiser et identifier des animaux ou objets individuels dans une image), la classification d’images (attribuer une étiquette à une image entière en fonction de son contenu) et le suivi d’objets (suivre des objets détectés sur des images consécutives afin d’analyser leur déplacement), MarineSitu fournit des informations en temps réel qui soutiennent l’énergie marine, la pêche et la recherche environnementale.
Pourquoi la surveillance sous-marine est plus difficile qu’il n’y paraît#
Surveiller les environnements marins est bien plus difficile qu’observer les conditions terrestres. La visibilité peut se dégrader sans prévenir, les forts courants déplacent les équipements et la prolifération marine peut rapidement obstruer les caméras et les capteurs. Les conditions peuvent changer d’une heure à l’autre, ce qui complique la collecte de données cohérentes.
Pour les chercheurs et les exploitants de systèmes énergétiques, cela crée un goulot d’étranglement majeur. Les projets peuvent générer des centaines de téraoctets de données vidéo, sonar et acoustiques, ce qui rend l’examen manuel lent et peu pratique.
Les sites océaniques isolés rencontrent des difficultés supplémentaires, comme une bande passante limitée, qui complique l’envoi de fichiers vidéo volumineux vers le cloud. Cela augmente les coûts opérationnels et soulève des problèmes de sécurité des données.
Pour relever ces défis, MarineSitu adopte une approche d’IA en périphérie qui traite les données directement sur le matériel sous-marin au lieu de dépendre de transferts vers le cloud. Cela permet de détecter en temps réel la faune et les événements environnementaux, réduit la quantité de données à examiner par les chercheurs et garantit une surveillance fiable, même dans des conditions océaniques imprévisibles et caractérisées par une faible bande passante.
Détection sous-marine en temps réel avec les modèles Ultralytics YOLO#
MarineSitu déploie ses systèmes de surveillance autour d’infrastructures sous-marines exigeantes, notamment des hydroliennes, des ports, des installations de recherche et des observatoires environnementaux de longue durée, afin de capturer les interactions de la vie marine avec ces structures. Son Ensemble de surveillance adaptable (AMP) intègre des caméras optiques haute résolution, des sonars d’imagerie, des hydrophones, un éclairage LED et des systèmes antisalissure qui gardent les lentilles et les capteurs propres pendant plusieurs mois.
Pour interpréter le flux continu de données multimodales, MarineSitu utilise des modèles Ultralytics YOLO entraînés sur mesure afin d’analyser les séquences vidéo en temps réel. Ces modèles détectent et suivent les espèces marines lorsqu’elles traversent des zones telles que le champ d’influence d’une hydrolienne, signalant automatiquement les événements importants et les alignant sur les enregistrements sonar et acoustiques associés.
Par exemple, lorsqu’une méduse dérive près de l’hydrolienne, la segmentation d’instances prise en charge par des modèles Ultralytics YOLO tels que Ultralytics YOLOv8 et Ultralytics YOLO11 peut capturer son contour complet dans l’image. Cela garantit que les interactions avec la faune sont capturées avec tous les détails contextuels nécessaires au lieu d’être noyées dans des heures de séquences sans événement notable.
Fig. 1. Exemple d’utilisation des modèles Ultralytics YOLO pour détecter et segmenter des méduses.
Pourquoi choisir les modèles Ultralytics YOLO ?#
Les modèles Ultralytics YOLO fournissent à MarineSitu la vitesse et la précision nécessaires à la détection en temps réel dans des environnements sous-marins complexes. Des modèles tels que YOLOv8 et YOLO11 fonctionnent efficacement sur ses systèmes en périphérie et peuvent être exportés vers des formats tels que TensorRT.
MarineSitu et la surveillance avec Ultralytics YOLO atteignent 96 % de disponibilité#
L’utilisation des modèles Ultralytics YOLO par MarineSitu a permis une surveillance fiable et en temps réel de la faune lors de déploiements de longue durée dans des conditions océaniques difficiles.
Lors d’un déploiement de 141 jours dans le Nord-Ouest Pacifique, l’Ensemble de surveillance adaptable de MarineSitu, ou AMP, a maintenu une disponibilité supérieure à 96 % malgré les forts courants, la faible visibilité et la pression constante de la bio-encrassement. Les systèmes antisalissure ont gardé les hublots des caméras, les éclairages et les sonars d’imagerie propres pendant toute la durée du déploiement, garantissant des données cohérentes et de haute qualité.
Avec YOLO exécuté en continu sur le système, les chercheurs pouvaient suivre les phoques, les poissons et d’autres espèces lorsqu’ils se déplaçaient autour de l’hydrolienne. La détection automatisée d’objets et le filtrage des événements ont considérablement réduit le temps d’examen manuel. Selon les chercheurs de PNNL et de l’UW-APL, l’examen des événements signalés par YOLO ne prenait souvent qu’une ou deux heures par jour, contre le processus chronophage consistant à parcourir des séquences non filtrées.
Fig. 2. Détection d’un phoque à l’aide d’un modèle Ultralytics YOLO.
En associant un matériel durable à une détection multimodale et à la vision par ordinateur en temps réel, MarineSitu a fourni une vue complète et contextualisée des interactions avec la faune, ce qui aurait été extrêmement difficile à réaliser par le seul examen manuel. Ce niveau de fiabilité et d’efficacité contribue à accélérer les évaluations environnementales des projets d’énergie marémotrice et à relever le niveau d’exigence des systèmes de surveillance marine.
Développer l’intelligence marine en temps réel#
MarineSitu continue d’étendre ses capacités de vision par ordinateur en temps réel à un large éventail de contextes sous-marins. Au-delà des hydroliennes, ses systèmes alimentés par Ultralytics YOLO sont utilisés pour surveiller la faune dans les ports, soutenir la recherche sur les récifs coralliens, observer le comportement des poissons autour d’installations scientifiques et collecter des données environnementales à long terme sur des sites océaniques isolés.
Avec les modèles YOLO au cœur de son pipeline de détection, MarineSitu s’attache à améliorer la reconnaissance des espèces, à renforcer le traitement de l’IA en périphérie et à déployer la surveillance automatisée dans davantage de lieux où les méthodes conventionnelles sont difficiles ou coûteuses. L’entreprise vise à rendre la surveillance sous-marine plus efficace et accessible, tout en fournissant aux chercheurs des informations plus claires et plus rapides sur les interactions entre les écosystèmes marins et les activités humaines.
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