С помощью моделей Ultralytics YOLO компания MarineSitu автоматизировала обнаружение животных вблизи морских энергетических систем, обеспечила время безотказной работы более 96% и сократила ежедневный просмотр видеозаписей до одного-двух часов.
Мониторить подводную среду и морские энергетические системы непросто, но это необходимо, чтобы понимать, как эта инфраструктура взаимодействует с окружающей экосистемой, и обеспечивать ее безопасную работу без вреда для дикой природы. Раньше исследователям приходилось вручную просматривать часы подводных видеозаписей. Мутная вода, сильные течения и нестабильная видимость еще больше усложняли эту задачу.
MarineSitu помогает исследователям и организациям мониторить подводную среду и изучать ее с помощью камер высокого разрешения, компьютерного зрения, визуализирующих сонаров, датчиков окружающей среды и моделей машинного обучения. Например, благодаря моделям Ultralytics YOLO системы компании могут обнаруживать и отслеживать животных, перемещающихся возле приливных турбин и других объектов морской энергетической инфраструктуры.
Более эффективный мониторинг морской среды благодаря инновациям в области ИИ#
Компания MarineSitu основана в 2016 году на базе исследований, проведенных в Тихоокеанском центре морской энергетики (PMEC) и Лаборатории прикладной физики Вашингтонского университета (APL). Сегодня компания сотрудничает с такими организациями, как Министерство энергетики США и Национальное управление океанических и атмосферных исследований США.
С помощью таких платформ, как SaltySuite™, MarineSitu объединяет собственные аппаратные системы — камеры, сонары и гидрофоны — с моделями обнаружения на базе ИИ для мониторинга и анализа сложной подводной среды. В частности, применяя задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов (поиск и распознавание отдельных животных или предметов на изображении), классификация изображений (присвоение всему изображению метки на основе его содержимого) и отслеживание объектов (наблюдение за обнаруженными объектами в последовательных кадрах для анализа их перемещения), MarineSitu предоставляет информацию в реальном времени для морской энергетики, рыболовства и экологических исследований.
Почему подводный мониторинг сложнее, чем кажется#
Мониторить морскую среду гораздо сложнее, чем наблюдать за условиями на суше. Видимость может внезапно ухудшиться, сильные течения сдвигают оборудование, а морские организмы быстро покрывают камеры и датчики. Условия могут меняться каждый час, затрудняя последовательный сбор данных.
Для исследователей и операторов энергетических объектов это становится серьезным препятствием. Проекты могут генерировать сотни терабайт видеоданных, данных сонаров и акустических записей, из-за чего ручной анализ занимает много времени и становится непрактичным.
Удаленные океанические объекты сталкиваются с дополнительными трудностями, например с ограниченной пропускной способностью каналов связи, из-за которой сложно отправлять большие видеофайлы в облако. Это повышает эксплуатационные расходы и создает риски для безопасности данных.
Чтобы решить эти проблемы, MarineSitu применяет подход периферийного ИИ, обрабатывая данные непосредственно на подводном оборудовании, а не передавая их в облако. Это позволяет обнаруживать животных и события окружающей среды в реальном времени, уменьшает объем данных, которые исследователям нужно проверять, и обеспечивает надежный мониторинг даже при низкой пропускной способности каналов и непредсказуемых условиях в океане.
Обнаружение под водой в реальном времени с помощью моделей Ultralytics YOLO#
MarineSitu устанавливает системы мониторинга на сложных подводных объектах, включая приливные турбины, порты, исследовательские установки и долгосрочные экологические обсерватории, чтобы фиксировать взаимодействие морских организмов с этими сооружениями. В состав Adaptable Monitoring Package (AMP) входят оптические камеры высокого разрешения, визуализирующие сонары, гидрофоны, светодиодное освещение и системы защиты от обрастания, благодаря которым объективы и датчики остаются чистыми месяцами.
Для анализа непрерывного потока мультимодальных данных MarineSitu использует специально обученные модели Ultralytics YOLO, которые анализируют видеозаписи в реальном времени. Эти модели обнаруживают и отслеживают морские виды, перемещающиеся, например, в зоне влияния турбины, автоматически отмечают важные события и сопоставляют их с соответствующими записями сонаров и акустическими данными.
Например, когда медуза проплывает рядом с турбиной, сегментация экземпляров с помощью таких моделей Ultralytics YOLO, как Ultralytics YOLOv8 и Ultralytics YOLO11, позволяет выделить ее полный контур на изображении. Благодаря этому взаимодействия с животными фиксируются с полным контекстом, а не теряются среди часов видеозаписей, на которых ничего не происходит.
Рис. 1. Пример обнаружения и сегментации медуз с помощью моделей Ultralytics YOLO.
Почему стоит выбрать модели Ultralytics YOLO?#
Модели Ultralytics YOLO обеспечивают MarineSitu скорость и точность, необходимые для обнаружения в реальном времени в сложной подводной среде. Такие модели, как YOLOv8 и YOLO11, эффективно работают на периферийных системах компании и экспортируются в форматы, например TensorRT.
Мониторинг MarineSitu с помощью Ultralytics YOLO обеспечивает 96% времени безотказной работы#
Использование моделей Ultralytics YOLO позволило MarineSitu надежно мониторить животных в реальном времени во время длительных развертываний в сложных океанических условиях.
Во время одного 141-дневного развертывания на северо-западе Тихого океана Adaptable Monitoring Package компании MarineSitu обеспечил время безотказной работы более 96%, несмотря на сильные течения, низкую видимость и постоянное биообрастание. Системы защиты от обрастания все это время сохраняли чистоту окон камер, осветительных приборов и визуализирующих сонаров, обеспечивая стабильно высокое качество данных.
Благодаря непрерывной работе YOLO на системе исследователи могли отслеживать тюленей, рыб и другие виды, перемещающиеся вокруг турбины. Автоматическое обнаружение объектов и фильтрация событий резко сократили время ручной проверки. По словам исследователей PNNL и UW-APL, просмотр событий, отмеченных YOLO, часто занимал всего один-два часа в день — гораздо меньше времени, чем трудоемкий просмотр нефильтрованных видеозаписей.
Рис. 2. Обнаружение тюленя с помощью модели Ultralytics YOLO.
Объединив прочное оборудование, мультимодальное зондирование и компьютерное зрение в реальном времени, MarineSitu обеспечила целостное и контекстное представление о взаимодействиях животных с инфраструктурой — получить его только с помощью ручного анализа было бы крайне сложно. Такой уровень надежности и эффективности помогает ускорить экологическую оценку проектов приливной энергетики и повысить стандарты систем мониторинга морской среды.
Масштабирование оперативной аналитики морской среды#
MarineSitu продолжает расширять возможности компьютерного зрения в реальном времени для самых разных подводных условий. Помимо приливных турбин, системы компании на базе Ultralytics YOLO используют для мониторинга животных в портах, поддержки исследований коралловых рифов, наблюдения за поведением рыб возле научных установок и сбора долгосрочных данных об окружающей среде на удаленных океанических объектах.
Используя модели YOLO в основе конвейера обнаружения, MarineSitu сосредоточена на улучшении распознавания видов, развитии обработки данных на периферийных устройствах и внедрении автоматизированного мониторинга в большем числе мест, где традиционные методы сложны или дороги. Компания стремится сделать подводный мониторинг эффективнее и доступнее, предоставляя исследователям более точные и оперативные сведения о взаимодействии морских экосистем с деятельностью человека.
Интересуешься ИИ? Ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы внедрить Vision AI в свои проекты. Загляни в наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше. Изучи решения для компьютерного зрения в робототехнике и ИИ в автомобильной отрасли на страницах наших решений.
