Ultralytics YOLO modelleriyle MarineSitu, deniz enerjisi sistemlerinin çevresindeki yaban hayatı algılamasını otomatikleştirdi, %96'nın üzerinde çalışma süresi elde etti ve günlük görüntü kayıtlarının incelenmesini yalnızca bir ya da iki saate indirdi.
Su altı ortamlarını ve deniz enerjisi sistemlerini izlemek kolay değil; ancak bu altyapının çevresindeki ekosistemle nasıl etkileşime girdiğini anlamak ve yaban hayatına zarar vermeden güvenli biçimde çalıştığından emin olmak için bu izleme çok önemli. Araştırmacılar geleneksel olarak saatlerce süren su altı görüntülerini elle taramak zorunda kaldı; bulanık koşullar, güçlü akıntılar ve değişken görüş mesafesi bu işi daha da zorlaştırdı.
MarineSitu, yüksek çözünürlüklü kameralar, bilgisayarlı görü, görüntüleme sonarları, çevresel sensörler ve makine öğrenimi modelleri kullanarak araştırmacıların ve kuruluşların su altı ortamlarını izlemesine ve anlamasına yardımcı olur. Örneğin sistemleri, Ultralytics YOLO modellerini kullanarak yaban hayatını belirleyip gelgit türbinleri ve diğer deniz enerjisi altyapılarının çevresinde hareket ederken izleyebilir.
Yapay zekâ yenilikleriyle daha akıllı deniz izleme#
2016'da kurulan MarineSitu, Pacific Marine Energy Center (PMEC) ve Washington Üniversitesinin Uygulamalı Fizik Laboratuvarı (APL) bünyesindeki araştırmalardan doğdu. Bugün ABD Enerji Bakanlığı ve ABD Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi gibi kuruluşlarla çalışıyor.
MarineSitu, SaltySuite™ gibi platformlar aracılığıyla kameralar, sonarlar ve hidrofonlar dahil özel amaçlı donanım sistemlerini, karmaşık su altı ortamlarını izleyip analiz etmek için yapay zekâ destekli algılama modelleriyle birleştiriyor. Özellikle nesne algılama (bir görüntüdeki hayvanları veya nesneleri bulup tanımlama), görüntü sınıflandırma (içeriğine göre görüntünün tamamına etiket atama) ve nesne takibi (hareketlerini analiz etmek için algılanan nesneleri ardışık karelerde izleme) gibi bilgisayarlı görü görevlerini uygulayan MarineSitu, deniz enerjisi, balıkçılık ve çevre araştırmalarını destekleyen gerçek zamanlı bilgiler sunuyor.
Su altı izlemenin göründüğünden daha zor olmasının nedenleri#
Deniz ortamlarını izlemek, karadaki koşulları gözlemlemekten çok daha zordur. Görüş mesafesi aniden düşebilir, güçlü akıntılar ekipmanların yerini değiştirebilir ve deniz canlılarının oluşturduğu kirlenme kameraları ve sensörleri hızla kaplayabilir. Koşullar saatten saate değişebilir ve bu da tutarlı veri toplamayı zorlaştırır.
Bu durum, araştırmacılar ve enerji işletmecileri için önemli bir darboğaz oluşturuyor. Projelerde yüzlerce terabayt video, sonar ve akustik veri üretilebiliyor; bunları elle incelemek yavaş ve kullanışsız hale geliyor.
Uzak okyanus bölgelerindeki sahalarda sınırlı bant genişliği gibi ek engeller bulunuyor ve bu da büyük video dosyalarının buluta gönderilmesini zorlaştırıyor. Bu durum operasyonel maliyetleri artırıyor ve veri güvenliği kaygılarına yol açıyor.
Bu zorlukları çözmek için MarineSitu, buluta aktarım yapmak yerine verileri doğrudan su altı donanımında işleyen bir uç yapay zekâ yaklaşımı kullanıyor. Bu yaklaşım yaban hayatının ve çevresel olayların gerçek zamanlı algılanmasını sağlıyor, araştırmacıların incelemesi gereken veri miktarını azaltıyor ve bant genişliğinin düşük, okyanus koşullarının öngörülemez olduğu durumlarda bile izlemenin güvenilir kalmasını sağlıyor.
Ultralytics YOLO modelleriyle gerçek zamanlı su altı algılama#
MarineSitu, deniz yaşamının bu yapılarla nasıl etkileşime girdiğini kaydetmek için gelgit türbinleri, limanlar, araştırma tesisleri ve uzun vadeli çevresel gözlem istasyonları dahil zorlu su altı altyapılarının çevresinde izleme sistemleri kuruyor. Uyarlanabilir İzleme Paketi (AMP), yüksek çözünürlüklü optik kameraları, görüntüleme sonarlarını, hidrofonları, LED aydınlatmayı ve lensleri ve sensörleri aylarca temiz tutan kirlenme önleyici sistemleri bir araya getiriyor.
MarineSitu, kesintisiz multimodal veri akışını yorumlamak için özel olarak eğitilmiş Ultralytics YOLO modellerini kullanarak video kayıtlarını gerçek zamanlı analiz ediyor. Bu modeller, türbinin etki alanı gibi bölgelerde hareket eden deniz türlerini algılayıp izliyor, önemli olayları otomatik olarak işaretliyor ve bu olayları ilgili sonar ve akustik kayıtlarla eşleştiriyor.
Örneğin bir denizanası türbine yakın sürüklendiğinde, Ultralytics YOLOv8 ve Ultralytics YOLO11 gibi Ultralytics YOLO modellerinin desteklediği örnek bölütleme, görüntüdeki denizanasının tüm dış hatlarını yakalayabilir. Böylece yaban hayatı etkileşimleri, olaysız geçen saatlerce görüntü içinde kaybolmak yerine bağlamı tüm ayrıntılarıyla korunarak kaydedilir.
Şekil 1. Denizanasını algılamak ve bölütlemek için Ultralytics YOLO modellerinin kullanılmasına örnek.
Neden Ultralytics YOLO modellerini seçmeli?#
Ultralytics YOLO modelleri, MarineSitu'ya karmaşık su altı ortamlarında gerçek zamanlı algılama için gereken hızı ve doğruluğu sağlıyor. YOLOv8 ve YOLO11 gibi modeller uç sistemlerinde verimli biçimde çalışıyor ve TensorRT gibi biçimlere aktarılabiliyor.
MarineSitu ve Ultralytics YOLO ile izleme %96 çalışma süresine ulaşıyor#
MarineSitu'nun Ultralytics YOLO modellerini kullanması, zorlu okyanus koşullarındaki uzun süreli kurulumlarda güvenilir ve gerçek zamanlı yaban hayatı izlemesini mümkün kıldı.
Kuzeybatı Pasifik'te gerçekleştirilen 141 günlük bir kurulumda MarineSitu Uyarlanabilir İzleme Paketi (AMP), güçlü akıntılara, düşük görüş mesafesine ve sürekli biyolojik kirlenme baskısına rağmen %96'nın üzerinde çalışma süresini korudu. Kirlenme önleyici sistemler kamera açıklıklarını, ışıkları ve görüntüleme sonarlarını tüm süre boyunca temiz tutarak sürekli yüksek kaliteli veri sağladı.
YOLO sistemde kesintisiz çalışırken araştırmacılar fokları, balıkları ve diğer türleri türbinin çevresinde hareket ederken izleyebildi. Otomatik nesne algılama ve olay filtreleme, elle inceleme süresini büyük ölçüde azalttı. PNNL ve UW-APL araştırmacılarına göre YOLO'nun işaretlediği olayları incelemek çoğu zaman günde yalnızca bir ya da iki saat sürüyordu; filtrelenmemiş görüntüleri taramak ise çok daha fazla zaman alıyordu.
Şekil 2. Ultralytics YOLO modeliyle fok algılama.
MarineSitu; dayanıklı donanımı, multimodal algılamayı ve gerçek zamanlı bilgisayarlı görüyü bir araya getirerek yaban hayatı etkileşimlerinin eksiksiz ve bağlamı koruyan bir görünümünü sundu; bunu yalnızca elle incelemeyle elde etmek son derece zor olurdu. Bu güvenilirlik ve verimlilik düzeyi, gelgit enerjisi projelerine yönelik çevresel değerlendirmeleri hızlandırmaya ve deniz izleme sistemlerinin standardını yükseltmeye yardımcı oluyor.
Gerçek zamanlı deniz zekâsını ölçeklendirmek#
MarineSitu, gerçek zamanlı bilgisayarlı görü yeteneklerini çok çeşitli su altı ortamlarına yaymayı sürdürüyor. Gelgit türbinlerinin yanı sıra Ultralytics YOLO destekli sistemleri limanlarda yaban hayatını izlemek, mercan resifi araştırmalarını desteklemek, bilimsel tesislerin çevresindeki balık davranışlarını gözlemlemek ve uzak okyanus sahalarında uzun vadeli çevresel veriler toplamak için kullanılıyor.
Algılama süreçlerinin merkezinde YOLO modelleri bulunan MarineSitu; tür tanımayı iyileştirmeye, uçta yapay zekâ işlemeyi güçlendirmeye ve geleneksel yöntemlerin zor ya da maliyetli olduğu daha fazla yerde otomatik izlemeyi devreye almaya odaklanıyor. Amaçları, su altı izlemeyi daha verimli ve erişilebilir hale getirirken araştırmacılara deniz ekosistemlerinin insan faaliyetleriyle etkileşimi konusunda daha net ve hızlı bilgiler sunmak.
Yapay zekâyı merak ediyor musun? Görsel yapay zekâyı projelerinde kullanmak için lisanslama seçeneklerimize göz at. Daha fazla bilgi için GitHub depomuzu ziyaret et. Çözüm sayfalarımızda robotikte bilgisayarlı görü ve otomotiv sektöründe yapay zekâyı keşfet.
