Задача MarineSitu заключалась в поиске более эффективного способа мониторинга подводной среды и detect животных вблизи морских энергетических инфраструктур.
С помощьюYOLO Ultralytics YOLO компания MarineSitu автоматизировала обнаружение диких животных вблизи морских энергетических систем, достигла более 96% времени безотказной работы и сократила ежедневный просмотр видеозаписей до одного-двух часов.
Мониторинг подводной среды и морских энергетических систем – задача не из легких, но она необходима для понимания взаимодействия этой инфраструктуры с окружающей экосистемой и обеспечения ее безопасной работы без ущерба для дикой природы. Традиционно исследователям приходилось вручную просматривать часы подводных съемок, что еще более затруднялось мутными условиями, сильными течениями и нестабильной видимостью.
MarineSitu помогает исследователям и организациям отслеживать и понимать подводную среду с помощью камер высокого разрешения, компьютерного зрения, сонаров с изображением, датчиков окружающей среды и моделей машинного обучения. Например, с помощью YOLO Ultralytics YOLO их системы могут идентифицировать и track , которые перемещаются вокруг приливных турбин и другой морской энергетической инфраструктуры.
Основанная в 2016 году, компания MarineSitu возникла на основе исследований, проведенных в Тихоокеанском центре морской энергии (PMEC) и Лаборатории прикладной физики (APL) Вашингтонского университета. Сегодня они сотрудничают с такими организациями, как Министерство энергетики США и Национальное управление океанических и атмосферных исследований США.
С помощью таких платформ, как SaltySuite™, MarineSitu интегрирует свои специально разработанные аппаратные системы, включая камеры, сонары и гидрофоны, с моделями обнаружения на базе искусственного интеллекта для мониторинга и анализа сложных подводных сред. В частности, применяя задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов (поиск и идентификация отдельных животных или объектов на изображении), классификация изображений (присвоение метки всему изображению на основе его содержания) и отслеживание объектов (отслеживание обнаруженных объектов по последовательным кадрам для анализа их движения), MarineSitu предоставляет информацию в режиме реального времени, которая поддерживает исследования в области морской энергетики, рыболовства и окружающей среды.
Мониторинг морской среды гораздо сложнее, чем наблюдение за условиями на суше. Видимость может резко ухудшиться без предупреждения, сильные течения смещают оборудование, а морские организмы могут быстро загрязнять камеры и датчики. Условия могут меняться от часа к часу, что затрудняет сбор последовательных данных.
Для исследователей и энергетических компаний это создает серьезное препятствие. Проекты могут генерировать сотни терабайт видео-, сонарных и акустических данных, что делает ручной просмотр медленным и непрактичным.
Удаленные океанические объекты сталкиваются с дополнительными препятствиями, такими как ограниченная пропускная способность, что затрудняет отправку больших видеофайлов в облако. Это увеличивает эксплуатационные расходы и вызывает опасения по поводу безопасности данных.
Для решения этих задач MarineSitu использует подход на основе передовых технологий искусственного интеллекта, который обрабатывает данные непосредственно на подводном оборудовании, а не полагается на передачу данных в облако. Это позволяет в режиме реального времени обнаруживать диких животных и события, связанные с окружающей средой, сокращает объем данных, которые необходимо просматривать исследователям, и обеспечивает надежность мониторинга даже в условиях низкой пропускной способности и непредсказуемых океанских условий.
MarineSitu развертывает свои системы мониторинга вокруг сложной подводной инфраструктуры, включая приливные турбины, порты, исследовательские установки и долгосрочные экологические обсерватории, чтобы зафиксировать взаимодействие морской флоры и фауны с этими сооружениями. Их адаптируемый мониторинговый пакет (AMP) объединяет в себе оптические камеры высокого разрешения, сонары с изображением, гидрофоны, светодиодное освещение и противообрастающие системы, которые поддерживают чистоту линз и датчиков в течение нескольких месяцев.
Для интерпретации непрерывного потока мультимодальных данных MarineSitu использует специально обученныеYOLO Ultralytics YOLO для анализа видеозаписей в режиме реального времени. Эти модели detect track обитателей, когда они перемещаются по таким зонам, как поле воздействия турбины, автоматически отмечая важные события и сопоставляя их с соответствующими записями сонара и акустических датчиков.
Например, когда медуза дрейфует рядом с турбиной, сегментация экземпляров, поддерживаемаяYOLO Ultralytics YOLO , такими как Ultralytics YOLOv8 и Ultralytics YOLO11 могут запечатлеть его полный контур на изображении. Это гарантирует, что взаимодействия диких животных фиксируются с полной контекстуальной детализацией, а не теряются среди часов безынтересных кадров.

YOLO Ultralytics YOLO обеспечивают MarineSitu скорость и точность, необходимые для обнаружения в реальном времени в сложных подводных условиях. Модели, такие как YOLOv8 YOLO11 , эффективно YOLO11 на их пограничных системах и могут быть экспортированы в форматы, такие как TensorRT.
Использование MarineSituYOLO Ultralytics YOLO позволило обеспечить надежный мониторинг дикой природы в режиме реального времени во время длительных экспедиций в сложных океанских условиях.
В ходе 141-дневной эксплуатации в северо-западной части Тихого океана адаптивный мониторинговый пакет MarineSitu (AMP) обеспечил более 96 % времени безотказной работы, несмотря на сильные течения, низкую видимость и постоянное биологическое загрязнение. Антиобрастающие системы поддерживали чистоту портов камер, освещения и сонаров на протяжении всего времени, обеспечивая стабильное высокое качество данных.
Благодаря непрерывной YOLO в системе исследователи могли отслеживать движение тюленей, рыб и других видов животных вокруг турбины. Автоматическое обнаружение объектов и фильтрация событий значительно сократили время ручной проверки. По данным исследователей PNNL и UW-APL, проверка событий, YOLO, часто занимала всего час или два в день, в отличие от трудоемкого процесса просмотра неотфильтрованных видеозаписей.

Благодаря сочетанию прочного оборудования с мультимодальным зондированием и компьютерным зрением в реальном времени, MarineSitu обеспечил полный и контекстуальный обзор взаимодействия дикой природы, что было бы чрезвычайно сложно достичь с помощью только ручного анализа. Такой уровень надежности и эффективности помогает ускорить экологическую оценку проектов по использованию энергии приливов и отливов и повысить стандарты систем мониторинга морской среды.
MarineSitu продолжает расширять возможности компьютерного зрения в реальном времени в широком спектре подводных условий. Помимо приливных турбин, их системыYOLO Ultralytics используются для мониторинга дикой природы в портах, поддержки исследований коралловых рифов, наблюдения за поведением рыб вокруг научных установок и сбора долгосрочных данных об окружающей среде в удаленных местах океана.
Используя YOLO в качестве основы своей системы обнаружения, MarineSitu сосредоточивается на улучшении распознавания видов, укреплении обработки искусственного интеллекта на основе границ и внедрении автоматизированного мониторинга в большем количестве мест, где традиционные методы являются сложными или дорогостоящими. Компания стремится сделать подводный мониторинг более эффективным и доступным, одновременно предоставляя исследователям более четкое и быстрое понимание того, как морские экосистемы взаимодействуют с деятельностью человека.
Интересуетесь искусственным интеллектом? Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы использовать Vision AI в своих проектах. Посетите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше. Изучите компьютерное зрение в робототехнике и искусственный интеллект в автомобильной промышленности на наших страницах решений.
Модели Ultralytics YOLO - это архитектуры компьютерного зрения, разработанные для анализа визуальных данных, полученных из изображений и видео. Эти модели можно обучать для решения таких задач, как обнаружение объектов, классификация, оценка позы, отслеживание и сегментация объектовUltralytics МоделиUltralytics YOLO включают:
Ultralytics YOLO11 - это последняя версия наших моделей компьютерного зрения. Как и предыдущие версии, она поддерживает все задачи компьютерного зрения, за которые сообщество Vision AI полюбило YOLOv8. Однако новая YOLO11 отличается большей производительностью и точностью, что делает ее мощным инструментом и идеальным союзником для решения реальных задач в промышленности.
Модель, которую вы решите использовать, зависит от конкретных требований вашего проекта. Важно учитывать такие факторы, как производительность, точность и потребности развертывания. Вот краткий обзор:
Репозитории Ultralytics YOLO , такие как YOLOv5 и YOLO11, по умолчанию распространяются по лицензии AGPL-3.0 . Эта лицензия, одобренная OSI, предназначена для студентов, исследователей и энтузиастов, поощряет открытое сотрудничество и требует, чтобы любое программное обеспечение, использующее компоненты AGPL-3.0 , также было открыто. Хотя она обеспечивает прозрачность и способствует инновациям, она может не соответствовать коммерческим сценариям использования.
Если ваш проект предполагает внедрение программного обеспечения Ultralytics и моделей искусственного интеллекта в коммерческие продукты или услуги, и вы хотите обойти требования AGPL-3.0 к открытому исходному коду, корпоративная лицензия - идеальный вариант.
Преимущества корпоративной лицензии:
Чтобы обеспечить беспрепятственную интеграцию и избежать ограничений AGPL-3.0 , запросите лицензию Ultralytics Enterprise License, используя приведенную форму. Наши сотрудники помогут вам подобрать лицензию в соответствии с вашими конкретными потребностями.