Группа исследователей из MIT Sea Grant и Woodwell Climate Research Center разработала инновационную систему, основанную на глубоком обучении для мониторинга рыб. Это решение призвано улучшить точность и скорость подсчета мигрирующих рыб в реках Массачусетса.
Компьютерное зрение для рыбоучета
Каждую весну косяки речной сельди мигрируют из прибрежных вод Массачусетса в пресноводные реки для нереста. Из-за сокращения их численности за последние десятилетия, мониторинг их миграции стал необходимостью. Традиционные методы подсчета, такие как визуальный осмотр, ограничены и требуют много времени и усилий волонтеров.
Новое решение использует подводные видеокамеры и алгоритмы компьютерного зрения для автоматического подсчета рыб. Это позволяет не только повысить точность данных, но и снизить затраты на мониторинг.
Как работает система
Команда собрала видео с трех рек в Массачусетсе, где были установлены камеры: Кунаметт (Фалмут), Ипсвич (Ипсвич) и Сантуит (Машпи). Видео было размечено вручную для обучения модели. Всего было обработано 1 435 видеоклипов и аннотировано 59 850 кадров.
Система позволяет автоматически идентифицировать и отслеживать рыб в реальном времени, улучшая качество и эффективность данных. Это особенно важно для поддержки усилий по сохранению видов и управления рыбными ресурсами.
Важность исследований для экологии
Использование компьютерного зрения в экологии открывает новые возможности для комплексного мониторинга окружающей среды. Совмещение данных, полученных от добровольцев и через автоматизированные системы, позволяет создать более полную картину миграции рыб.
Исследователи надеются, что их работа будет способствовать интеграции подобных технологий в программы по сохранению водных экосистем. Это исследование показывает, как искусственный интеллект может стать мощным инструментом в руках экологов и ученых.