Ultralytics YOLO modelleriyle MarineSitu, deniz enerjisi sistemlerinin çevresindeki yaban hayatı tespitini otomatikleştirdi, %96’nın üzerinde çalışma süresine ulaştı ve günlük görüntü incelemelerini yalnızca bir veya iki saate indirdi.
Su altı ortamlarını izlemek ve deniz enerjisi sistemlerini takip etmek kolay değildir; ancak bu, bu altyapının çevresindeki ekosistemle nasıl etkileşime girdiğini anlamak ve yaban hayatına zarar vermeden güvenli şekilde çalışmasını sağlamak için gereklidir. Geleneksel olarak araştırmacılar, su altı görüntülerini saatler boyunca manuel olarak incelemek zorunda kalıyordu; bulanık koşullar, güçlü akıntılar ve değişken görüş mesafesi bu görevi daha da zorlaştırıyordu.
MarineSitu, yüksek çözünürlüklü kameralar, bilgisayarlı görü, görüntüleme sonarları, çevresel sensörler ve makine öğrenimi modellerini kullanarak araştırmacıların ve kuruluşların su altı ortamlarını izlemesine ve anlamasına yardımcı olur. Örneğin, Ultralytics YOLO modelleri kullanıldığında sistemleri, gelgit türbinleri ve diğer deniz enerjisi altyapılarının çevresinde hareket eden yaban hayatını tespit edip takip edebilir.
Yapay zekâ inovasyonuyla daha akıllı deniz izleme#
2016 yılında kurulan MarineSitu, Pacific Marine Energy Center (PMEC) ve Washington Üniversitesi Uygulamalı Fizik Laboratuvarı (APL) bünyesindeki araştırmalardan doğdu. Günümüzde ABD Enerji Bakanlığı ve ABD Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi gibi kuruluşlarla çalışıyor.
MarineSitu, SaltySuite™ gibi platformlar aracılığıyla kameralar, sonarlar ve hidrofonlar dahil olmak üzere amaca özel geliştirilmiş donanım sistemlerini, yapay zekâ destekli tespit modelleriyle entegre ederek karmaşık su altı ortamlarını izler ve analiz eder. Özellikle nesne tespiti (bir görüntüdeki tek tek hayvanların veya nesnelerin konumunu belirleyip tanımlama), görüntü sınıflandırma (içeriğine göre görüntünün tamamına bir etiket atama) ve nesne takibi (hareketlerini analiz etmek için tespit edilen nesneleri ardışık kareler boyunca izleme) gibi bilgisayarlı görü görevlerini uygulayan MarineSitu, deniz enerjisi, balıkçılık ve çevre araştırmalarını destekleyen gerçek zamanlı içgörüler sağlar.
Su altı izlemenin göründüğünden daha zor olmasının nedenleri#
Deniz ortamlarını izlemek, karadaki koşulları gözlemlemekten çok daha zordur. Görüş mesafesi hiçbir uyarı olmadan azalabilir, güçlü akıntılar ekipmanların yerini değiştirebilir ve deniz canlılarının oluşturduğu birikimler kameraları ve sensörleri hızla kapatabilir. Koşullar saatten saate değişebilir ve bu da tutarlı veri toplamayı zorlaştırır.
Araştırmacılar ve enerji işletmecileri için bu durum büyük bir darboğaz oluşturur. Projeler yüzlerce terabayt video, sonar ve akustik veri üretebilir; bu da manuel incelemeyi yavaş ve pratik olmaktan çıkarır.
Uzak okyanus sahaları, sınırlı bant genişliği gibi ek zorluklarla karşı karşıyadır ve bu durum büyük video dosyalarının buluta gönderilmesini zorlaştırır. Bu da operasyonel maliyetleri artırır ve veri güvenliği endişelerine yol açar.
MarineSitu, bu zorlukları çözmek için bulut aktarımına güvenmek yerine verileri doğrudan su altı donanımı üzerinde işleyen bir uç yapay zekâ yaklaşımı kullanır. Bu yaklaşım, yaban hayatının ve çevresel olayların gerçek zamanlı olarak tespit edilmesini sağlar, araştırmacıların incelemesi gereken veri miktarını azaltır ve bant genişliğinin düşük, okyanus koşullarının öngörülemez olduğu durumlarda bile izlemenin güvenilir kalmasını sağlar.
Ultralytics YOLO modelleriyle gerçek zamanlı su altı tespiti#
MarineSitu, deniz canlılarının bu yapılarla nasıl etkileşime girdiğini kaydetmek için gelgit türbinleri, limanlar, araştırma tesisleri ve uzun vadeli çevre gözlemevleri dahil olmak üzere zorlu su altı altyapılarının çevresine izleme sistemleri yerleştirir. Uyarlanabilir İzleme Paketi (AMP), yüksek çözünürlüklü optik kameraları, görüntüleme sonarlarını, hidrofonları, LED aydınlatmayı ve lensleri ve sensörleri aylar boyunca temiz tutan biyolojik kirlenme önleme sistemlerini entegre eder.
MarineSitu, çok modlu verilerin kesintisiz akışını yorumlamak için video görüntülerini gerçek zamanlı olarak analiz eden özel eğitimli Ultralytics YOLO modelleri kullanır. Bu modeller, türbinin etki alanı gibi bölgelerde hareket eden deniz canlılarını tespit edip takip eder; önemli olayları otomatik olarak işaretler ve bunları ilgili sonar ve akustik kayıtlarla eşleştirir.
Örneğin, bir denizanası türbine yakın bir yerde sürüklendiğinde, Ultralytics YOLOv8 ve Ultralytics YOLO11 gibi Ultralytics YOLO modelleri tarafından desteklenen örnek segmentasyonu, görüntüdeki tam silüetini yakalayabilir. Bu sayede yaban hayatı etkileşimleri, olaysız görüntülerle geçen saatlerin içinde kaybolmak yerine tüm bağlamsal ayrıntılarıyla kaydedilir.
Şekil 1. Denizanasını tespit etmek ve segmentlere ayırmak için Ultralytics YOLO modellerinin kullanımına bir örnek.
Neden Ultralytics YOLO modellerini seçmelisin?#
Ultralytics YOLO modelleri, MarineSitu'ya karmaşık su altı ortamlarında gerçek zamanlı tespit için gereken hızı ve doğruluğu sağlar. YOLOv8 ve YOLO11 gibi modeller, uç sistemlerinde verimli şekilde çalışır ve TensorRT gibi formatlara aktarılabilir.
MarineSitu ve Ultralytics YOLO izleme çözümleri %96 çalışma süresine ulaşıyor#
MarineSitu'nun Ultralytics YOLO modellerini kullanması, zorlu okyanus koşullarında uzun süreli kurulumlar sırasında güvenilir ve gerçek zamanlı yaban hayatı izlemesini mümkün kıldı.
Kuzeybatı Pasifik'te gerçekleştirilen 141 günlük bir kurulumda MarineSitu Uyarlanabilir İzleme Paketi veya AMP, güçlü akıntılara, düşük görüş mesafesine ve sürekli biyolojik kirlenme baskısına rağmen %96'nın üzerinde çalışma süresini korudu. Biyolojik kirlenme önleme sistemleri, kamera açıklıklarını, ışıkları ve görüntüleme sonarlarını tüm süre boyunca temiz tutarak sürekli ve yüksek kaliteli veri elde edilmesini sağladı.
Sistemde YOLO sürekli çalışırken araştırmacılar, türbinin çevresinde hareket eden fokları, balıkları ve diğer türleri takip edebildi. Otomatik nesne tespiti ve olay filtreleme, manuel inceleme süresini büyük ölçüde azalttı. PNNL ve UW-APL araştırmacılarına göre YOLO tarafından işaretlenen olayları incelemek, filtrelenmemiş görüntüleri taramak için gereken zaman alan sürece kıyasla çoğu zaman günde yalnızca bir veya iki saat sürdü.
Şekil 2. Ultralytics YOLO modeli kullanılarak fok tespiti.
MarineSitu, dayanıklı donanımı çok modlu algılama ve gerçek zamanlı bilgisayarlı görüyle birleştirerek yaban hayatı etkileşimlerinin eksiksiz ve bağlamsal bir görünümünü sundu; bunu yalnızca manuel incelemeyle elde etmek son derece zor olurdu. Bu düzeyde güvenilirlik ve verimlilik, gelgit enerjisi projeleri için çevresel değerlendirmelerin hızlandırılmasına yardımcı olurken deniz izleme sistemleri için de standardı yükseltiyor.
Gerçek zamanlı deniz zekâsını ölçeklendirme#
MarineSitu, gerçek zamanlı bilgisayarlı görü yeteneklerini çok çeşitli su altı ortamlarına yaymaya devam ediyor. 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.
Tespit işlem hatlarının merkezinde YOLO modelleri bulunan MarineSitu, tür tanımayı iyileştirmeye, uç tabanlı yapay zekâ işlemeyi güçlendirmeye ve geleneksel yöntemlerin zor veya maliyetli olduğu daha fazla konuma otomatik izleme getirmeye odaklanıyor. Amaçları, su altı izlemesini daha verimli ve erişilebilir hâle getirirken araştırmacılara deniz ekosistemlerinin insan faaliyetleriyle nasıl etkileşime girdiğine dair daha net ve hızlı içgörüler sunmak.
Yapay zekâya merak mı sardın? Projelerine Vision AI eklemek için lisanslama seçeneklerimize göz at. Daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu ziyaret et. Çözüm sayfalarımızda robotikte bilgisayarlı görü ve otomotiv sektöründe yapay zekâ konularını keşfet.
