Изучите лучшие инструменты компьютерного зрения для мониторинга окружающей среды, которые поддерживают масштабируемый анализ спутниковых изображений и визуальных данных об окружающей среде.
Незначительные изменения на спутниковых снимках, такие как постепенное сокращение площади озера или постепенное истончение лесного покрова, на первый взгляд могут показаться неважными. Однако со временем эти едва заметные изменения могут рассказать гораздо больше о том, как меняется окружающая среда.
Отслеживание этих изменений является целью мониторинга окружающей среды, но сделать это в больших масштабах не так просто. Мониторинг больших и удаленных территорий может означать генерацию огромных объемов визуальных данных, и традиционные методы анализа часто не справляются с объемом, частотой и сложностью этой информации.
Последние достижения в области искусственного интеллекта помогают преодолеть этот разрыв. В частности, компьютерное зрение, отрасль искусственного интеллекта, которая позволяет машинам интерпретировать изображения и видео в режиме реального времени, играет важную роль.
Анализируя визуальные данные, полученные со спутников, дронов и камер, компьютерное зрение может обеспечить широкий спектр возможностей для мониторинга, от отслеживания вырубки лесов и качества воды до наблюдения за жизнью диких животных. Эта способность раннего detect обеспечивает более четкое понимание ситуации и помогает принимать более обоснованные решения по смягчению последствий.
Модели Vision AI, такие как Ultralytics , поддерживают основные задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов и сегментация экземпляров. Эти возможности упрощают идентификацию особенностей окружающей среды, отслеживание изменений во времени и масштабирование анализа на большие и разнообразные регионы.
В этой статье мы рассмотрим некоторые из ведущих инструментов компьютерного зрения, используемых для мониторинга окружающей среды в реальных условиях. Приступим!
Мониторинг окружающей среды отслеживает, как природные системы меняются со временем и как на них влияет деятельность человека. Поскольку давление на экосистемы продолжает расти, четкое и актуальное представление о том, что происходит на местах, имеет ключевое значение для принятия мер и поддержки долгосрочной устойчивости.
Вот несколько примеров того, как мониторинг окружающей среды используется для получения ценной информации:
Однако масштабирование решений для мониторинга окружающей среды — задача не из легких. Традиционные методы в значительной степени полагаются на ручные обследования и имеют ограниченный охват, что затрудняет быстрое фиксирование изменений.
В то же время современные методы мониторинга в реальном времени генерируют огромные объемы визуальных данных со спутников, дронов и камер, что затрудняет их ручной анализ. В связи с этими проблемами ученые-экологи обращаются к технологии Vision AI для точного и последовательного анализа визуальных данных в больших объемах.
Системы компьютерного зрения играют ключевую роль в мониторинге окружающей среды, позволяя эффективно анализировать большие объемы визуальных данных. Они используют модели искусственного интеллекта, обученные интерпретировать изображения и видео путем изучения визуальных шаблонов, аналогично тому, как люди распознают объекты по внешнему виду.
Модели, такие как YOLO26, обучаются на больших наборах помеченных изображений и учатся идентифицировать особенности окружающей среды с помощью задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов. С помощью обнаружения объектов модель может находить и помечать отдельные объекты на изображении, такие как деревья, водоемы, здания или животные.
Например, в системах мониторинга лесов модель может detect деревья на спутниковых или дронных изображениях и автоматически подсчитывать их количество. Когда изображения одной и той же области собираются в течение определенного времени, эти данные можно сравнить, чтобы измерить изменения.
Это упрощает track , как вырубка лесов, сокращение площади водных поверхностей или распространение городской инфраструктуры. Благодаря последовательному применению одной и той же логики обнаружения компьютерное зрение позволяет надежно отслеживать изменения окружающей среды даже на обширных или удаленных территориях.
Вот краткий обзор некоторых других ключевых задач компьютерного зрения, которые обычно используются для мониторинга окружающей среды:
Сегодня мониторинг окружающей среды поддерживается широким спектром инструментов Vision AI. Некоторые из них предназначены для анализа крупномасштабных спутниковых снимков, а другие сосредоточены на данных в реальном времени, поступающих с дронов или наземных камер.
Далее мы рассмотрим некоторые из лучших инструментов компьютерного зрения и то, как они используются для анализа данных об окружающей среде.
YOLO Ultralytics YOLO — это семейство моделей компьютерного зрения в реальном времени, используемых для таких задач, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров, классификация изображений и оценка позы. YOLO «You Only Look Once» (ты смотришь только один раз), то есть модель анализирует все изображение за один проход, что позволяет ей работать быстро.
Последние модели YOLO26 включают усовершенствования, которые делают их более легкими, быстрыми и простыми в развертывании. Они доступны в разных размерах, поэтому экологические команды могут сбалансировать скорость, точность и доступные ресурсы.
Модели YOLO26 предварительно обучаются на больших эталонных наборах данных, таких как COCO , что помогает им сразу распознавать общие объекты, такие как кошки и собаки. Затем их можно донастроить с помощью специфических для конкретной области наборов данных об окружающей среде, чтобы повысить точность выполнения конкретных задач, таких как идентификация растительности, водоемов или инфраструктуры.
После обучения и проверки модели YOLO26 можно экспортировать и запускать на различных аппаратных платформах. Это делает их пригодными для использования в более крупных системах, которые обрабатывают визуальные данные со спутников, дронов или сетей камер.
FlyPix AI — это платформа для геопространственного анализа, используемая для работы с высокоразрешающими аэрофотоснимками, полученными с дронов и спутников. Платформа преобразует большие объемы изображений в полезную информацию для постоянного мониторинга окружающей среды.
Этот инструмент использует анализ на основе искусственного интеллекта для автоматического detect , track во времени и выявления необычных закономерностей или аномалий в данных. Эти возможности позволяют анализировать как постепенные тенденции, так и внезапные или неожиданные изменения, заметные на изображениях.
В результате пользователи могут отслеживать состояние окружающей среды и выявлять такие проблемы, как накопление отходов, разливы нефти, вырубка лесов и изменения в земельных или прибрежных районах. Результаты могут быть включены в стандартные рабочие процессы географических информационных систем (ГИС), что обеспечивает последовательный мониторинг и документирование на обширных географических территориях.
Ocean Vision AI — это платформа компьютерного зрения и машинного обучения, которая объединяет инструменты, услуги и участие сообщества для поддержки крупномасштабного анализа подводных изображений. Другими словами, она объединяет визуальные данные из различных океанических источников и использует ИИ для выполнения сложной работы по сортировке и анализу данных.
Платформа предназначена для исследователей, которые работают с большими объемами подводных данных. Она поддерживает организацию данных, создание высококачественных аннотаций и разработку моделей, которые можно повторно использовать и делиться ими в научном сообществе.
Ocean Vision AI также включает в себя инициативы по участию общественности через игровую систему аннотирования, которая позволяет неспециалистам помогать маркировать подводные изображения. Эти вклады используются для расширения аннотированных наборов данных и улучшения производительности модели с течением времени.
Raster Vision — это библиотека с открытым исходным кодом для работы со спутниковыми и аэрофотоснимками, которая сочетает в себе обработку геопространственных данных с компьютерным зрением на основе глубокого обучения. Она объединяет обработку данных с учетом ГИС и рабочие процессы машинного обучения для поддержки крупномасштабного анализа географических изображений.
Raster Vision включает в себя гибкий конвейер обработки изображений, который поддерживает такие задачи, как классификация изображений, семантическая сегментация и обнаружение объектов. Поскольку спутниковые и аэрофотоснимки обычно имеют очень большой размер, библиотека рассчитана на работу с большими наборами данных и обычно применяется для решения таких задач, как картографирование растительного покрова, обнаружение вырубки лесов и анализ роста городов.
Для обеспечения эффективной обработки Raster Vision делит большие изображения на более мелкие единицы, называемые чипами, которые используются для обучения моделей и вывода. Библиотека также поддерживает полный рабочий процесс компьютерного зрения, включая подготовку данных, обучение моделей, оценку и пакетное развертывание для повторяющегося или крупномасштабного анализа изображений.
Detectron2 — это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, разработанная Facebook AI Research. Она предоставляет реализации современных алгоритмов для таких задач, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и паноптическая сегментация, включая такие модели, как Mask R-CNN. Detectron2 широко используется в исследованиях и прикладных проектах в области компьютерного зрения благодаря своей модульной конструкции и высокой производительности по тестам.
В частности, для мониторинга окружающей среды Detectron2 часто используется для анализа спутниковых и дронных изображений. Его можно обучить detect пожары, вырубку лесов, диких животных и изменения в растительном покрове. Его гибкость и высокая производительность делают его хорошим выбором для создания практичных решений по мониторингу в различных экосистемах.
Изучая различные инструменты компьютерного зрения для мониторинга окружающей среды, вы можете задаться вопросом, как выбрать подходящий для вашего проекта или системы искусственного интеллекта.
Вот ключевые факторы, которые следует учитывать при выборе инструмента компьютерного зрения для мониторинга окружающей среды:
Мониторинг окружающей среды часто включает отслеживание изменений на больших площадях и в течение длительных периодов времени. Технология компьютерного зрения позволяет проводить последовательный и масштабируемый анализ визуальных данных. При использовании с правильными данными и рабочими процессами эти подходы оптимизируют своевременный мониторинг наземной, морской и атмосферной среды и помогают превратить большие объемы изображений в полезную информацию.
Чтобы узнать больше, посетите наш репозиторий GitHub. Присоединяйтесь к нашему сообществу и ознакомьтесь со страницами наших решений, чтобы узнать о таких приложениях, как ИИ в здравоохранении и компьютерное зрение в автомобильной промышленности. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу с Vision AI уже сегодня.
