MarineSitu đạt thời gian hoạt động trên 96% trong giám sát dưới nước bằng Ultralytics YOLO

Với các model Ultralytics YOLO, MarineSitu tự động hóa việc phát hiện động vật hoang dã quanh các hệ thống năng lượng biển, đạt thời gian hoạt động trên 96% và rút ngắn thời gian xem lại video mỗi ngày xuống chỉ còn một hoặc hai giờ.

Giám sát môi trường dưới nước và các hệ thống năng lượng biển không hề dễ dàng, nhưng việc này rất cần thiết để hiểu cách hạ tầng tương tác với hệ sinh thái xung quanh và đảm bảo hệ thống vận hành an toàn mà không gây hại cho động vật hoang dã. Trước đây, các nhà nghiên cứu phải xem thủ công hàng giờ video dưới nước, một công việc càng khó khăn hơn do nước đục, dòng chảy mạnh và tầm nhìn không ổn định.

MarineSitu hỗ trợ các nhà nghiên cứu và tổ chức giám sát, tìm hiểu môi trường dưới nước bằng camera độ phân giải cao, thị giác máy tính, sonar tạo ảnh, cảm biến môi trường và model học máy. Ví dụ, bằng cách sử dụng các model Ultralytics YOLO, hệ thống của MarineSitu có thể nhận diện và theo dõi động vật hoang dã khi chúng di chuyển quanh các turbine thủy triều và cơ sở hạ tầng năng lượng biển khác.

Giám sát biển thông minh hơn nhờ đổi mới AI#

Được thành lập vào năm 2016, MarineSitu bắt nguồn từ các nghiên cứu tại Trung tâm Năng lượng Biển Thái Bình Dương (PMEC) và Phòng thí nghiệm Vật lý Ứng dụng của Đại học Washington (APL). Hiện nay, công ty 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, gồm camera, sonar và hydrophone, với các model phát hiện ứng dụng AI 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 diện từng cá thể hoặc đối tượng trong ảnh), phân loại ảnh (gán nhãn cho toàn bộ ảnh dựa trên nội dung), và theo dõi đối tượng (theo dõi các đối tượng đã phát hiện qua những khung hình liên tiếp để phân tích chuyển động), MarineSitu cung cấp thông tin chuyên sâu theo thời gian thực, hỗ trợ năng lượng biển, nghề cá và nghiên cứu môi trường.

Vì sao giám sát dưới nước khó hơn vẻ bề ngoài#

Giám sát môi trường biển khó hơn nhiều so với quan sát điều kiện trên đất liền. Tầm nhìn có thể giảm đột ngột, dòng chảy mạnh làm dịch chuyển thiết bị, còn sinh vật biển bám phát triển 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.

Điều này tạo ra một nút thắt lớn cho các nhà nghiên cứu và đơn vị vận hành năng lượng. 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 chạp và thiếu tính khả thi.

Các địa điểm xa bờ còn gặp nhiều trở ngại khác, chẳng hạn như băng thông hạn chế, khiến việc gửi các tệp video lớn lên đám mây trở nên khó khăn. Điều này làm tăng chi phí vận hành và phát sinh lo ngại về bảo mật dữ liệu.

Để giải quyết những thách thức này, MarineSitu sử dụng phương pháp AI biên, xử lý dữ liệu trực tiếp trên phần cứng dưới nước thay vì phụ thuộc vào việc truyền dữ liệu lên đám mây. Cách tiếp cận này cho phép phát hiện động vật hoang dã và các sự kiện môi trường theo thời gian thực, giảm lượng dữ liệu mà nhà nghiên cứu cần xem xét, đồng thời đảm bảo hoạt động giám sát đáng tin cậy ngay cả trong điều kiện đại dương khó lường và băng thông thấp.

Phát hiện dưới nước theo thời gian thực bằng các model Ultralytics YOLO#

MarineSitu triển khai hệ thống giám sát quanh các cơ sở hạ tầng dưới nước có điều kiện khắc nghiệt, bao gồm turbine thủy triều, cảng, cơ sở nghiên cứu và đài quan trắc môi trường dài hạn, nhằm ghi lại cách sinh vật biển tương tác với các công trình này. Gói Giám sát Thích ứng (AMP) của MarineSitu tích hợp camera quang học độ phân giải cao, sonar tạo ảnh, hydrophone, đèn LED và hệ thống chống bám bẩn giúp giữ ống kính và cảm biến thông thoáng trong nhiều tháng.

Để diễn giải luồng dữ liệu đa phương thức liên tục, MarineSitu sử dụng các model Ultralytics YOLO được huấn luyện tùy chỉnh để phân tích video theo thời gian thực. Các model này phát hiện và theo dõi loài sinh vật biển khi chúng di chuyển qua những khu vực như vùng ảnh hưởng của turbine, tự động đánh dấu các sự kiện quan trọng và đồng bộ chúng với bản ghi sonar và âm thanh tương ứng.

Ví dụ, khi một con sứa trôi gần tua-bin, phân đoạn instance dựa trên các model Ultralytics YOLO như Ultralytics YOLOv8 và Ultralytics YOLO11 có thể ghi lại toàn bộ đường viền của nó trong ảnh. Nhờ vậy, các tương tác với động vật hoang dã được ghi lại đầy đủ bối cảnh thay vì bị chìm trong hàng giờ video không có sự kiện đáng chú ý.

Hình 1. Ví dụ sử dụng các model Ultralytics YOLO để phát hiện và phân đoạn sứa.

Vì sao chọn các model Ultralytics YOLO?#

Các model Ultralytics YOLO 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 model như YOLOv8 và YOLO11 chạy hiệu quả trên hệ thống xử lý biên của MarineSitu và có thể xuất sang các định dạng như TensorRT.

Hoạt động giám sát của MarineSitu và Ultralytics YOLO đạt thời gian hoạt động 96%#

Việc MarineSitu sử dụng các model Ultralytics YOLO đã hỗ trợ giám sát động vật hoang dã đáng tin cậy theo thời gian thực trong các đợt triển khai dài hạn ở điều kiện đại dương khắc nghiệt.

Trong một đợt triển khai kéo dài 141 ngày ở vùng Tây Bắc Thái Bình Dương, Gói Giám sát Thích ứng của MarineSitu, hay AMP, 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 cổng camera, đèn và sonar tạo ảnh luôn thông thoáng trong suốt thời gian đó, đảm bảo dữ liệu chất lượng cao và nhất quán.

Với YOLO chạy liên tục trên hệ thống, các nhà nghiên cứu có thể theo dõi hải cẩu, cá và các loài khác khi chúng di chuyển quanh turbine. Tính năng phát hiện đối tượng và lọc sự kiện tự động giúp giảm đáng kể thời gian xem xét thủ công. Theo các nhà nghiên cứu tại PNNL và UW-APL, việc xem lại các sự kiện được YOLO đánh dấu thường chỉ mất một hoặc hai giờ mỗi ngày, so với quy trình tốn thời gian phải rà soát video chưa qua lọc.

Hình 2. Phát hiện hải cẩu bằng một model Ultralytics YOLO.

Bằng cách kết hợp phần cứng bền bỉ với cảm biến đa phương thức và thị giác máy tính theo thời gian thực, MarineSitu cung cấp góc nhìn toàn diện và đầy đủ ngữ cảnh về tương tác của động vật hoang dã—điều rất khó đạt được nếu chỉ xem xét thủ công. Mức độ tin cậy và hiệu quả này đang giúp đẩy nhanh đánh giá môi trường cho các dự án năng lượng thủy triều và nâng cao tiêu chuẩn cho các hệ thống giám sát biển.

Mở rộng thông tin chuyên sâu về biển theo thời gian thực#

MarineSitu đang tiếp tục mở rộng năng lực thị giác máy tính theo thời gian thực trong nhiều môi trường dưới nước. Ngoài tua-bin thủy triều, các hệ thống sử dụng Ultralytics YOLO của MarineSitu còn được dùng để theo dõi động vật hoang dã tại cảng, hỗ trợ nghiên cứu rạn san hô, quan sát hành vi của cá quanh các cơ sở nghiên cứu khoa học và thu thập dữ liệu môi trường dài hạn tại những địa điểm xa xôi trên biển.

Với các model YOLO làm cốt lõi cho quy trình phát hiện, MarineSitu tập trung cải thiện khả năng nhận diện loài, tăng cường xử lý AI trên thiết bị biên và triển khai giám sát tự động tại nhiều địa điểm hơn, nơi các phương pháp truyền thống khó áp dụng hoặc tốn kém. MarineSitu hướng đến việc giúp hoạt động giám sát dưới nước hiệu quả và dễ tiếp cận hơn, đồng thời cung cấp cho nhà nghiên cứu thông tin chuyên sâu rõ ràng và nhanh chóng hơn về cách hệ sinh thái biển tương tác với hoạt động của con người.

Quan tâm đến AI? Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để đưa Vision AI vào các dự án của bạn. Truy cập repository GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm. Khám phá các trang giải pháp về thị giác máy tính trong robot và AI trong ngành ô tô.