MarineSitu cách mạng hóa việc giám sát dưới nước với Ultralytics YOLO

Việc giám sát môi trường dưới nước và các hệ thống năng lượng biển không hề dễ dàng, nhưng lại vô cùng cần thiết để hiểu được cách thức cơ sở hạ tầng này tương tác với hệ sinh thái xung quanh và đảm bảo nó hoạt động an toàn mà không gây hại cho động vật hoang dã. Theo truyền thống, các nhà nghiên cứu phải tự tay sàng lọc hàng giờ cảnh quay dưới nước, một công việc càng trở nên khó khăn hơn do điều kiện nước đục, dòng chảy mạnh và tầm nhìn không ổn định.

MarineSitu hỗ trợ các nhà nghiên cứu và tổ chức giám sát và hiểu rõ môi trường dưới nước bằng cách sử dụng camera độ phân giải cao, thị giác máy tính , sonar hình ảnh, cảm biến môi trường và mô hình máy học. Ví dụ, bằng cách sử dụng mô hình Ultralytics YOLO , hệ thống của họ có thể xác định và track động vật hoang dã khi chúng di chuyển xung quanh các tuabin thủy triều và các cơ sở hạ tầng năng lượng biển khác.

Giám sát biển thông minh hơn thông qua đổi mới trí tuệ nhân tạo

Được thành lập vào năm 2016, MarineSitu ra đời từ các nghiên cứu tại Trung tâm Năng lượng Biển Thái Bình Dương (PMEC) và Phòng thí nghiệm Vật lý Ứng dụng (APL) của Đại học Washington. Hiện nay, họ hợp tác với các tổ chức như Bộ Năng lượng Hoa Kỳ và Cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia Hoa Kỳ.

Thông qua các nền tảng như SaltySuite™, MarineSitu tích hợp các hệ thống phần cứng chuyên dụng của mình, bao gồm camera, sonar và hydrophone, với các mô hình phát hiện dựa trên trí tuệ nhân tạo để giám sát và phân tích môi trường dưới nước phức tạp. Cụ thể, bằng cách áp dụng các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng (xác định vị trí và nhận dạng từng cá thể động vật hoặc vật thể trong ảnh), phân loại ảnh (gán nhãn cho toàn bộ ảnh dựa trên nội dung của nó) và theo dõi đối tượng (theo dõi các đối tượng được phát hiện qua các khung hình liên tiếp để phân tích chuyển động của chúng), MarineSitu cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực hỗ trợ nghiên cứu năng lượng biển, nghề cá và môi trường.

Vì sao việc giám sát dưới nước khó hơn vẻ ngoài của nó

Việc giám sát môi trường biển khó khăn hơn nhiều so với việc quan sát điều kiện trên đất liền. Tầm nhìn có thể giảm đột ngột, dòng chảy mạnh có thể làm dịch chuyển thiết bị, và sinh vật biển có thể nhanh chóng che khuất camera và cảm biến. Điều kiện có thể thay đổi từng giờ, khiến việc thu thập dữ liệu nhất quán trở nên khó khăn.

Đối với các nhà nghiên cứu và các nhà điều hành năng lượng, điều này tạo ra một nút thắt cổ chai lớn. Các dự án có thể tạo ra hàng trăm terabyte dữ liệu video, sonar và âm thanh, khiến việc xem xét thủ công trở nên chậm và không thực tế.

Các địa điểm xa xôi trên biển phải đối mặt với những khó khăn bổ sung, chẳng hạn như băng thông hạn chế, gây khó khăn cho việc gửi các tệp video dung lượng lớn lên đám mây. Điều này làm tăng chi phí vận hành và gây ra những lo ngại về bảo mật dữ liệu.

Để giải quyết những thách thức này, MarineSitu sử dụng phương pháp AI biên (edge AI ) xử lý dữ liệu trực tiếp trên phần cứng dưới nước thay vì dựa vào truyền tải đám mây. Điều này cho phép phát hiện động vật hoang dã và các sự kiện môi trường trong thời gian thực, giảm lượng dữ liệu mà các nhà nghiên cứu cần xem xét và duy trì độ tin cậy của việc giám sát ngay cả trong điều kiện băng thông thấp và khó dự đoán của đại dương.

Phát hiện dưới nước theo thời gian thực bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO mô hình

MarineSitu triển khai các hệ thống giám sát của mình xung quanh các cơ sở hạ tầng dưới nước đòi hỏi khắt khe, bao gồm tua bin thủy triều, cảng, các công trình nghiên cứu và các đài quan sát môi trường dài hạn, để ghi lại cách sinh vật biển tương tác với các cấu trúc này. Gói Giám sát Thích ứng (AMP) của họ tích hợp các camera quang học độ phân giải cao, sonar hình ảnh, thủy âm kế, đèn LED và hệ thống chống bám bẩn giúp giữ cho ống kính và cảm biến luôn sạch sẽ trong nhiều tháng liền.

Để diễn giải luồng dữ liệu đa phương thức liên tục, MarineSitu sử dụng các mô hình được huấn luyện riêng. Ultralytics YOLO các mô hình để phân tích cảnh quay video trong thời gian thực. Các mô hình này detect Và track Các loài sinh vật biển khi chúng di chuyển qua các khu vực như vùng ảnh hưởng của tuabin sẽ tự động đánh dấu các sự kiện quan trọng và đồng bộ chúng với các bản ghi âm thanh và sonar liên quan. 

Ví dụ, khi một con sứa trôi dạt gần tuabin, phân đoạn đối tượng được hỗ trợ bởi Ultralytics YOLO Các mẫu phần mềm như Ultralytics YOLOv8 và Ultralytics YOLO11 có thể thu được toàn bộ đường nét của đối tượng trong hình ảnh. Điều này đảm bảo rằng các tương tác với động vật hoang dã được ghi lại với đầy đủ chi tiết ngữ cảnh thay vì bị chìm khuất trong hàng giờ quay phim không có gì đáng chú ý.

‍

Tại sao chọn Ultralytics YOLO mô hình?

Ultralytics YOLO Các mô hình này mang lại cho MarineSitu tốc độ và độ chính xác cần thiết để phát hiện theo thời gian thực trong môi trường dưới nước phức tạp. Các mô hình như... YOLOv8 Và YOLO11 Chúng hoạt động hiệu quả trên các hệ thống biên và có thể được xuất sang các định dạng như TensorRT . 

MarineSitu và Ultralytics YOLO Hệ thống giám sát đạt được thời gian hoạt động 96%.

Việc MarineSitu sử dụng Ultralytics YOLO Các mô hình này đã cho phép giám sát động vật hoang dã một cách đáng tin cậy, theo thời gian thực trong các đợt triển khai dài hạn ở những điều kiện đại dương khó khăn.

Trong một đợt triển khai kéo dài 141 ngày ở vùng Tây Bắc Thái Bình Dương, Gói Giám sát Thích ứng MarineSitu (AMP) đã duy trì thời gian hoạt động trên 96% bất chấp dòng chảy mạnh, tầm nhìn thấp và áp lực bám bẩn sinh học liên tục. Hệ thống chống bám bẩn giữ cho các cổng camera, đèn và sonar hình ảnh luôn sạch sẽ, đảm bảo dữ liệu chất lượng cao ổn định.

Với YOLO Nhờ hệ thống hoạt động liên tục, các nhà nghiên cứu có thể theo dõi hải cẩu, cá và các loài khác khi chúng di chuyển xung quanh tuabin. Phát hiện đối tượng tự động và lọc sự kiện đã giảm đáng kể thời gian xem xét thủ công. Theo các nhà nghiên cứu của PNNL và UW-APL, việc xem xét YOLO Việc gắn cờ các sự kiện thường chỉ mất một hoặc hai giờ mỗi ngày, so với quá trình tốn nhiều thời gian hơn là xem xét toàn bộ đoạn phim chưa được lọc.

‍

Bằng cách kết hợp phần cứng bền bỉ với khả năng cảm biến đa phương thức và thị giác máy tính thời gian thực, MarineSitu đã cung cấp một cái nhìn toàn diện và có bối cảnh về sự tương tác giữa các loài động vật hoang dã, điều mà sẽ vô cùng khó đạt được nếu chỉ dựa vào việc xem xét thủ công. Mức độ tin cậy và hiệu quả này đang giúp đẩy nhanh quá trình đánh giá tác động môi trường đối với các dự án năng lượng thủy triều và nâng cao tiêu chuẩn cho các hệ thống giám sát biển.

Mở rộng khả năng thu thập thông tin tình báo hàng hải theo thời gian thực

MarineSitu đang tiếp tục mở rộng khả năng thị giác máy tính thời gian thực của mình trên nhiều môi trường dưới nước khác nhau. Ngoài các tuabin thủy triều, họ còn ứng dụng công nghệ này vào nhiều lĩnh vực khác. Ultralytics YOLO Các hệ thống sử dụng năng lượng mặt trời đang được dùng để giám sát động vật hoang dã tại các cảng, hỗ trợ nghiên cứu rạn san hô, quan sát hành vi của cá xung quanh các công trình khoa học và thu thập dữ liệu môi trường dài hạn tại các địa điểm xa xôi trên đại dương.

Với YOLO Với các mô hình cốt lõi trong quy trình phát hiện của mình, MarineSitu đang tập trung vào việc cải thiện khả năng nhận dạng loài, tăng cường xử lý AI dựa trên thiết bị đầu cuối và đưa hoạt động giám sát tự động đến nhiều địa điểm hơn, nơi các phương pháp truyền thống khó thực hiện hoặc tốn kém. Họ hướng đến mục tiêu làm cho việc giám sát dưới nước hiệu quả và dễ tiếp cận hơn, đồng thời cung cấp cho các nhà nghiên cứu những hiểu biết rõ ràng và nhanh chóng hơn về cách hệ sinh thái biển tương tác với hoạt động của con người.

Bạn tò mò về AI? Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để đưa Vision AI vào dự án của bạn. Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm. Khám phá thị giác máy tính trong robot và AI trong ngành công nghiệp ô tô trên các trang giải pháp của chúng tôi.