Com os modelos Ultralytics YOLO, a MarineSitu automatizou a detecção de animais selvagens em torno de sistemas de energia marinha, alcançou mais de 96% de tempo de atividade e reduziu a revisão diária de filmagens a apenas uma ou duas horas.
Monitorar ambientes subaquáticos e sistemas de energia marinha não é fácil, mas é essencial para entender como essa infraestrutura interage com o ecossistema ao redor e garantir que opere com segurança, sem prejudicar a vida selvagem. Tradicionalmente, os pesquisadores precisavam analisar manualmente horas de filmagens subaquáticas, uma tarefa ainda mais difícil devido à água turva, às fortes correntes e à visibilidade irregular.
A MarineSitu ajuda pesquisadores e organizações a monitorar e compreender ambientes subaquáticos usando câmeras de alta resolução, visão computacional, sonares de imagem, sensores ambientais e modelos de aprendizado de máquina. Por exemplo, usando modelos Ultralytics YOLO, seus sistemas podem identificar e rastrear a vida selvagem enquanto ela se desloca ao redor de turbinas de maré e outras infraestruturas de energia marinha.
Monitoramento marinho mais inteligente por meio da inovação em IA#
Fundada em 2016, a MarineSitu teve origem em pesquisas do Pacific Marine Energy Center (PMEC) e do Applied Physics Lab (APL) da Universidade de Washington. Hoje, a empresa trabalha com organizações como o Departamento de Energia dos EUA e a Administração Nacional Oceânica e Atmosférica dos EUA.
Por meio de plataformas como a SaltySuite™, a MarineSitu integra seus sistemas de hardware desenvolvidos especificamente para esse fim, incluindo câmeras, sonares e hidrofones, a modelos de detecção baseados em IA para monitorar e analisar ambientes subaquáticos complexos. Em particular, ao aplicar tarefas de visão computacional, como detecção de objetos (localizar e identificar animais ou objetos individuais em uma imagem), classificação de imagens (atribuir um rótulo a uma imagem inteira com base em seu conteúdo) e rastreamento de objetos (acompanhar objetos detectados em quadros consecutivos para analisar seu movimento), a MarineSitu oferece informações em tempo real que dão suporte à energia marinha, à pesca e à pesquisa ambiental.
Por que o monitoramento subaquático é mais difícil do que parece#
Monitorar ambientes marinhos é muito mais desafiador do que observar as condições em terra. A visibilidade pode cair sem aviso, as correntes fortes deslocam os equipamentos e o crescimento de organismos marinhos pode obstruir rapidamente câmeras e sensores. As condições podem mudar de uma hora para outra, dificultando a coleta consistente de dados.
Para pesquisadores e operadores de energia, isso cria um grande gargalo. Os projetos podem gerar centenas de terabytes de dados de vídeo, sonar e áudio, o que torna a revisão manual lenta e impraticável.
Locais oceânicos remotos enfrentam obstáculos adicionais, como a largura de banda limitada, que dificulta o envio de arquivos de vídeo grandes para a nuvem. Isso aumenta os custos operacionais e gera preocupações com a segurança dos dados.
Para resolver esses desafios, a MarineSitu usa uma abordagem de IA de borda que processa os dados diretamente no hardware subaquático, em vez de depender de transferências para a nuvem. Isso permite a detecção em tempo real da vida selvagem e de eventos ambientais, reduz a quantidade de dados que os pesquisadores precisam revisar e mantém a confiabilidade do monitoramento mesmo nas condições oceânicas imprevisíveis e com baixa largura de banda.
Detecção subaquática em tempo real com modelos Ultralytics YOLO#
A MarineSitu implanta seus sistemas de monitoramento em infraestruturas subaquáticas exigentes, incluindo turbinas de maré, portos, instalações de pesquisa e observatórios ambientais de longo prazo, para registrar como a vida marinha interage com essas estruturas. Seu Pacote Adaptável de Monitoramento (AMP) integra câmeras ópticas de alta resolução, sonares de imagem, hidrofones, iluminação LED e sistemas anti-incrustação que mantêm lentes e sensores limpos por meses.
Para interpretar o fluxo contínuo de dados multimodais, a MarineSitu usa modelos Ultralytics YOLO treinados sob medida para analisar filmagens em tempo real. Esses modelos detectam e rastreiam espécies marinhas enquanto elas se deslocam por áreas como o campo de influência de uma turbina, sinalizando automaticamente eventos importantes e alinhando-os com as gravações de sonar e áudio correspondentes.
Por exemplo, quando uma água-viva passa perto da turbina, a segmentação de instâncias com suporte de modelos Ultralytics YOLO, como o Ultralytics YOLOv8 e o Ultralytics YOLO11, pode capturar todo o seu contorno na imagem. Isso garante que as interações com a vida selvagem sejam registradas com todos os detalhes contextuais, em vez de se perderem em horas de filmagem sem acontecimentos.
Fig. 1. Exemplo do uso de modelos Ultralytics YOLO para detectar e segmentar águas-vivas.
Por que escolher os modelos Ultralytics YOLO?#
Os modelos Ultralytics YOLO oferecem à MarineSitu a velocidade e a precisão necessárias para a detecção em tempo real em ambientes subaquáticos complexos. Modelos como YOLOv8 e YOLO11 funcionam com eficiência nos sistemas de borda da empresa e podem ser exportados para formatos como TensorRT.
O monitoramento da MarineSitu com Ultralytics YOLO alcança 96% de tempo de atividade#
O uso de modelos Ultralytics YOLO pela MarineSitu permitiu um monitoramento confiável da vida selvagem em tempo real durante implantações de longo prazo em condições oceânicas difíceis.
Em uma implantação de 141 dias no noroeste do Pacífico, o Pacote Adaptável de Monitoramento da MarineSitu, ou AMP, manteve mais de 96% de tempo de atividade apesar das fortes correntes, da baixa visibilidade e da pressão constante de incrustação biológica. Os sistemas anti-incrustação mantiveram limpas as aberturas das câmeras, as luzes e os sonares de imagem durante todo o período, garantindo dados consistentes e de alta qualidade.
Com o YOLO em execução contínua no sistema, os pesquisadores puderam acompanhar focas, peixes e outras espécies enquanto se deslocavam ao redor da turbina. A detecção automática de objetos e a filtragem de eventos reduziram drasticamente o tempo de revisão manual. Segundo pesquisadores da PNNL e da UW-APL, a revisão dos eventos sinalizados pelo YOLO costumava levar apenas uma ou duas horas por dia, em comparação com o processo demorado de analisar filmagens sem filtragem.
Fig. 2. Detecção de uma foca usando um modelo Ultralytics YOLO.
Ao combinar hardware durável com sensoriamento multimodal e visão computacional em tempo real, a MarineSitu ofereceu uma visão completa e contextual das interações com a vida selvagem, algo extremamente difícil de alcançar apenas com revisão manual. Esse nível de confiabilidade e eficiência está ajudando a acelerar as avaliações ambientais de projetos de energia das marés e elevando o padrão dos sistemas de monitoramento marinho.
Ampliando a inteligência marinha em tempo real#
A MarineSitu continua ampliando seus recursos de visão computacional em tempo real em uma ampla variedade de ambientes subaquáticos. Além das turbinas de maré, seus sistemas baseados em Ultralytics YOLO são usados para monitorar a vida selvagem em portos, apoiar pesquisas sobre recifes de coral, observar o comportamento dos peixes ao redor de instalações científicas e coletar dados ambientais de longo prazo em locais remotos no oceano.
Com modelos YOLO no centro do seu pipeline de detecção, a MarineSitu está se concentrando em melhorar o reconhecimento de espécies, fortalecer o processamento de IA na borda e levar o monitoramento automatizado a mais locais onde os métodos convencionais são difíceis ou caros. A empresa pretende tornar o monitoramento subaquático mais eficiente e acessível, além de fornecer aos pesquisadores informações mais claras e rápidas sobre como os ecossistemas marinhos interagem com as atividades humanas.
Tem curiosidade sobre IA? Confira nossas opções de licenciamento para levar a IA de visão aos seus projetos. Visite nosso repositório do GitHub para saber mais. Explore visão computacional na robótica e IA no setor automotivo em nossas páginas de soluções.
Escrito por
Criador de conteúdo · Ultralytics
