O desafio da MarineSitu era encontrar uma maneira mais eficaz de monitorar ambientes subaquáticos e detect presença de vida selvagem ao redor da infraestrutura de energia marinha.
ComYOLO Ultralytics , a MarineSitu automatizou a deteção de vida selvagem em torno de sistemas de energia marinha, alcançou mais de 96% de tempo de atividade e reduziu as revisões diárias de filmagens para apenas uma ou duas horas.
Monitorizar ambientes subaquáticos e sistemas de energia marinha não é fácil, mas é essencial para compreender como esta infraestrutura interage com o ecossistema circundante e garantir que funciona em segurança sem prejudicar a vida selvagem. Tradicionalmente, os investigadores tinham de analisar manualmente horas de filmagens subaquáticas, uma tarefa ainda mais difícil devido às condições de turvação, correntes fortes e visibilidade inconsistente.
A MarineSitu ajuda investigadores e organizações a monitorizar e compreender os ambientes subaquáticos utilizando câmaras de alta resolução, visão computacional, sonares de imagem, sensores ambientais e modelos de aprendizagem automática. Por exemplo, utilizando YOLO Ultralytics YOLO , os seus sistemas podem identificar e track enquanto esta se move em torno de turbinas maremotrizes e outras infraestruturas de energia marinha.
Fundada em 2016, a MarineSitu teve origem em pesquisas realizadas no Pacific Marine Energy Center (PMEC) e no Laboratório de Física Aplicada (APL) da Universidade de Washington. Atualmente, eles trabalham com organizações como o Departamento de Energia dos Estados Unidos e a Administração Oceânica e Atmosférica Nacional dos Estados Unidos.
Através de plataformas como o SaltySuite™, a MarineSitu integra os seus sistemas de hardware especialmente concebidos, incluindo câmaras, sonares e hidrofones, com modelos de deteção alimentados por IA para monitorizar e analisar ambientes subaquáticos complexos. Em particular, ao aplicar tarefas de visão computacional, como deteção de objetos (localizar e identificar animais ou objetos individuais dentro de uma imagem), classificação de imagens (atribuir uma etiqueta a uma imagem inteira com base no seu conteúdo) e rastreamento de objetos (acompanhar objetos detetados em quadros consecutivos para analisar o seu movimento), a MarineSitu fornece informações em tempo real que apoiam a energia marinha, a pesca e a investigação ambiental.
Monitorizar ambientes marinhos é muito mais desafiante do que observar as condições em terra. A visibilidade pode diminuir sem aviso prévio, correntes fortes podem deslocar equipamentos e o crescimento marinho pode rapidamente obstruir câmaras e sensores. As condições podem mudar de hora em hora, dificultando a recolha 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 acústicos, o que torna a revisão manual lenta e impraticável.
Locais oceânicos remotos enfrentam obstáculos adicionais, como largura de banda limitada, dificultando o envio de grandes ficheiros de vídeo para a nuvem. Isso aumenta os custos operacionais e gera preocupações com a segurança dos dados.
Para resolver esses desafios, o MarineSitu usa uma abordagem de IA de ponta que processa dados diretamente em hardware subaquático, em vez de depender de transferências na nuvem. Isso permite a deteção em tempo real de eventos ambientais e da vida selvagem, reduz a quantidade de dados que os investigadores precisam analisar e mantém o monitoramento confiável, mesmo em condições oceânicas imprevisíveis e com baixa largura de banda.
A MarineSitu implementa os seus sistemas de monitorização em infraestruturas subaquáticas exigentes, incluindo turbinas maremotrizes, portos, instalações de investigação e observatórios ambientais de longo prazo, para capturar a forma como a vida marinha interage com estas estruturas. O seu Pacote de Monitorização Adaptável (AMP) integra câmaras óticas de alta resolução, sonares de imagem, hidrofones, iluminação LED e sistemas antivegetativos que mantêm as lentes e os sensores limpos durante meses a fio.
Para interpretar o fluxo contínuo de dados multimodais, o MarineSitu utilizaYOLO Ultralytics YOLO personalizados para analisar imagens de vídeo em tempo real. Esses modelos detect track espécies track à medida que elas se movem por áreas como o campo de influência de uma turbina, sinalizando automaticamente eventos importantes e alinhando-os com as gravações de sonar e acústicas associadas.
Por exemplo, quando uma água-viva flutua perto da turbina, a segmentação de instâncias suportada pelosYOLO Ultralytics , como o Ultralytics YOLOv8 e Ultralytics YOLO11 conseguem capturar o contorno completo na imagem. Isso garante que as interações com a vida selvagem sejam capturadas com todos os detalhes contextuais, em vez de ficarem enterradas em horas de filmagens sem graça.
YOLO Ultralytics proporcionam ao MarineSitu a velocidade e a precisão necessárias para a deteção em tempo real em ambientes subaquáticos complexos. Modelos como YOLOv8 YOLO11 de forma eficiente nos seus sistemas de ponta e podem ser exportados para formatos como TensorRT.
O uso dosYOLO Ultralytics pela MarineSitu permitiu o monitoramento confiável e em tempo real da vida selvagem durante implantações de longo prazo em condições oceânicas adversas.
Numa missão de 141 dias no noroeste do Pacífico, o Pacote de Monitorização Adaptável MarineSitu, ou AMP, manteve mais de 96% de tempo de atividade, apesar das fortes correntes, da baixa visibilidade e da pressão constante de bioincrustação. Os sistemas antivegetativos mantiveram as portas das câmaras, as luzes e os sonares de imagem limpos durante todo o tempo, garantindo dados consistentes e de alta qualidade.
Com YOLO continuamente no sistema, os investigadores puderam acompanhar focas, peixes e outras espécies enquanto se moviam ao redor da turbina. A deteção automatizada de objetos e a filtragem de eventos reduziram drasticamente o tempo de revisão manual. De acordo com os investigadores do PNNL e da UW-APL, a revisão dos eventos YOLO geralmente levava apenas uma ou duas horas por dia, em comparação com o processo demorado de analisar imagens não filtradas.
Ao combinar hardware durável com sensores multimodais e visão computacional em tempo real, o MarineSitu proporcionou uma visão completa e contextual das interações da vida selvagem, algo que teria sido extremamente difícil de alcançar apenas com a análise manual. Esse nível de confiabilidade e eficiência está a ajudar a acelerar as avaliações ambientais para projetos de energia das marés e a elevar o padrão dos sistemas de monitorização marinha.
A MarineSitu continua a expandir as suas capacidades de visão computacional em tempo real numa ampla variedade de ambientes subaquáticos. Além das turbinas maremotrizes, os seus sistemasYOLO Ultralytics YOLOestão a ser usados para monitorizar a vida selvagem em portos, apoiar pesquisas sobre recifes de corais, observar o comportamento dos peixes em torno de instalações científicas e recolher dados ambientais de longo prazo em locais remotos no oceano.
Com YOLO no centro do seu pipeline de detecção, a MarineSitu está focada em melhorar o reconhecimento de espécies, reforçar o processamento de IA baseado em borda e levar a monitorização automatizada a mais locais onde os métodos convencionais são difíceis ou dispendiosos. O objetivo é tornar a monitorização subaquática mais eficiente e acessível, ao mesmo tempo que proporciona aos investigadores informações mais claras e rápidas sobre como os ecossistemas marinhos interagem com a atividade humana.
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Os modelos Ultralytics YOLO são arquitecturas de visão por computador desenvolvidas para analisar dados visuais de imagens e entradas de vídeo. Estes modelos podem ser treinados para tarefas que incluem a deteção de objectos, a classificação, a estimativa de pose, o seguimento e a segmentação de instânciasYOLO
YOLO11 Ultralytics YOLO11 é a versão mais recente dos nossos modelos de Visão Computacional. Tal como as versões anteriores, suporta todas as tarefas de visão computacional que a comunidade de IA de visão adorou no YOLOv8. O novo YOLO11, no entanto, vem com maior desempenho e precisão, tornando-o uma ferramenta poderosa e o aliado perfeito para os desafios da indústria do mundo real.
O modelo que escolher usar depende dos requisitos específicos do seu projeto. É fundamental ter em conta fatores como desempenho, precisão e necessidades de implementação. Aqui está uma visão geral rápida:
Os repositóriosYOLO Ultralytics , como o YOLOv5 e o YOLO11, são distribuídos sob a licença AGPL-3.0 por defeito. Esta licença aprovada pela OSI foi concebida para estudantes, investigadores e entusiastas, promovendo a colaboração aberta e exigindo que qualquer software que utilize componentes AGPL-3.0 seja também de fonte aberta. Embora assegure a transparência e promova a inovação, pode não se alinhar com casos de utilização comercial.
Se o seu projeto envolver a incorporação do software Ultralytics e dos modelos de IA em produtos ou serviços comerciais e pretender contornar os requisitos de código aberto da AGPL-3.0, uma Licença Empresarial é ideal.
Os benefícios da licença Enterprise incluem:
Para garantir uma integração perfeita e evitar as restrições AGPL-3.0 , solicite uma Licença Empresarial Ultralytics usando o formulário fornecido. A nossa equipa ajudá-lo-á a adaptar a licença às suas necessidades específicas.
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