Система распознавания и сортировки видов рыб с помощью технологий спасет атлантического лосося
Полное решение
Июнь 2021 года, фаза 1 установки решения в Сторелве
Berlevåg Jeger- og fiskerforening (BJFF)
Это история о том, как компания Huawei и местная ассоциация охотников и рыболовов - Berlevåg Jeger- og fiskerforening (BJFF) - разработали автоматическую рыболовную ловушку со встроенной системой камер и программным обеспечением искусственного интеллекта, чтобы удалить чужеродного горбушу из реки в Берлевоге, небольшом поселке на самой северной оконечности Норвегии, соседствующей с Баренцевым морем. Предотвращая заплыв горбуши в реки, мы устраняем риск ее размножения и снижаем угрозу появления инвазивных видов в реках. Популяции атлантического лосося подвергаются различным угрозам, но угроза со стороны инвазивного горбуши является самой значительной. Это история о том, как спасти атлантического лосося с помощью технологий. Проблема горбуши резко обостряется, и поэтому конструкция рыболовной ловушки готова к тиражированию и внедрению в другие реки.
Последнее обновление: 21 Jan 2025
1421 Просмотров
Контекст
Решаемые задачи
Задача состоит в том, чтобы эффективно удалить горбушу из норвежских рек для сохранения биоразнообразия родной Арктики. Естественная среда обитания горбуши - Тихий океан, но в норвежских реках она присутствует с 1960-х годов. В 2017 году численность горбуши в реках вдоль норвежского побережья быстро увеличилась и приблизилась к угрожающим показателям. Вторжение иностранного вида лосося было классифицировано как "высокий риск" в плане угрозы для местного биоразнообразия, особенно для местных видов лосося. Морской голец в Сторелве - небольшая и трудноразрешимая популяция. Если в том же районе появится много горбуши, это будет очень большой риск для местной рыбы, что может привести к ее уничтожению. Задача по удалению горбуши из рек была особенно сложной, поскольку она прибывает в водотоки стаями, часто среди атлантического лосося. В настоящее время удаление горбуши осуществляется вручную добровольцами, что крайне неэффективно.
Расположение
Берлевог, Тромс, Норвегия
Северная Европа
Процесс
Краткое описание процесса
Пограничное устройство будет получать видеопотоки высокой четкости с подводных камер. Краевое устройство обрабатывает видеопотоки и сохраняет необработанные видеоклипы и структурированные метаданные на локальном диске.
Через регулярные промежутки времени все данные, хранящиеся на краевом устройстве, будут загружаться в удаленный центр обработки данных. В центре обработки данных структурированные метаданные будут использоваться для обучения новой модели ИИ. Модель ИИ будет загружена в краевое устройство и будет функционировать в обычном режиме.
Строительные блоки
Модуль видеозахвата и распознавания рыб
С помощью подводных HD-камер, установленных в реках, видеопотоки поступают на пограничное устройство. Пограничные устройства находятся физически близко к рекам, что позволяет сократить время ожидания. Для распознавания рыбы в режиме реального времени используется высокооптимизированное программное обеспечение с искусственным интеллектом.
Благоприятные факторы
Представляя модулю искусственного интеллекта десятки тысяч помеченных изображений, алгоритм быстро достигает желаемого уровня точности. По мере того как через систему проходит все больше и больше видов рыб, алгоритм учится еще больше и становится все лучше и лучше
Извлеченный урок
Расположение краевого устройства рядом с механизмом сортировки оказалось очень эффективным. В настоящее время вид рыбы распознается алгоритмом в течение 8 миллисекунд. Различные цвета освещения и фона влияют на возможности распознавания рыбы. Лучше всего использовать светлый фон, но не полностью белый. Полуночное солнце оказывает положительное влияние, делая распознавание способным работать 24 часа в сутки 7 дней в неделю.
Сбор данных и переобучение моделей
Существует несколько типов данных, генерируемых краевым устройством.
- Необработанные видеоклипы. В условиях ограниченного дискового пространства на краевом устройстве видеоклипы регулярно загружаются в центр обработки данных с многоуровневым резервным копированием. Этот тип необработанных данных полезен для дальнейшего изучения и отслеживания.
- Метаданные из моделей ИИ. Как было описано ранее, программное обеспечение ИИ распознает рыб, обнаруженных в видеопотоке. Поэтому метаданные будут включать кадры изображений, в которых действительно присутствуют рыбы. Для каждого значимого кадра будут отмечены местоположение и категория рыб. Такой тип метаданных позволит проводить более глубокий научный анализ, например, подсчет рыбы, изучение ее привычек и т.д. Что еще более важно, метаданные будут использоваться для переобучения моделей искусственного интеллекта, используемых в программном обеспечении. Со временем модели искусственного интеллекта будут давать более точное распознавание.
Благоприятные факторы
Для оптимальной работы решения необходимо хорошее стабильное интернет-соединение. В данном решении было доступно оптоволокно, но решение должно работать и в сетях 5G и, возможно, даже в 4G, поскольку загрузка может осуществляться без реального времени.
Извлеченный урок
Наличие централизованного облачного хранилища жизненно важно для сокращения инвестиций на объекте. Кроме того, это решение позволяет делиться всеми предыдущими наработками с новыми установками, предоставляя им точку опоры на уровне всех существующих развернутых решений. Каждое решение вносит свой вклад, получая дополнительные знания и повышая качество, что идет на пользу всем остальным.
Автоматизированный механизм сортировки
Хорошо изучите окружающую среду, течение воды, глубину, угол наклона дна реки, доступное освещение, электропитание и подключение к Интернету - все эти факторы повлияют на решение. Полезно использовать прочные экологически чистые материалы и обращаться к компаниям, имеющим опыт работы с живой рыбой в подводных установках.
Благоприятные факторы
Короче говоря, механический механизм открытия и закрытия будет сортировать рыбу, проходящую через барьер и замок. Местный лосось и морская форель могут проходить беспрепятственно, в то время как горбуша и культивируемый лосось останавливаются и сортируются до барьера, где их можно удалить и, возможно, переработать.
Извлеченный урок
Установка такого решения требует хорошего планирования и квалифицированных инженеров. Работа в условиях сильного течения воды сложна и требует опыта и оборудования. Надежное крепление установки к рифленому дну очень важно, так как нельзя допускать движения, которое может привести к появлению небольших нежелательных отверстий, через которые рыба может проплыть. Мы также поняли, что лучше отправить всю нераспознанную рыбу в резервуар для ручной сортировки, чем допустить, чтобы нежелательные виды попали в реку на нерест.
Воздействие
Влияние проекта огромно по разным причинам. Во-первых, решение эффективно удаляет горбушу из рек, что способствует сохранению местного биологического разнообразия в целом и спасению атлантического лосося в частности. Во-вторых, решение масштабируется таким образом, что его можно применить и в других неблагополучных реках арктического региона. В-третьих, решение является экономически эффективным по сравнению с другими решениями по ручному отлову и освобождает местное население от изнурительного ручного труда. Кроме того, система открывает возможности для получения экономической выгоды, поскольку горбуша действительно съедобна. Возможное решение заключается в том, что местные жители могут извлекать горбушу из ловушек, чтобы продавать ее на рынке.
Бенефициары
- Атлантический лосось
- Норвежская ассоциация охотников и рыболовов,
- Местные партнерские организации, НПО и государственные органы, уполномоченные сохранять биологическое разнообразие и окружающую среду. Местные правительства. Местные рыболовы.
Цели устойчивого развития
ЦУР 3 - Хорошее здоровье и благополучие
ЦУР 11 - Устойчивые города и сообщества
ЦУР 14 - Жизнь под водой
ЦУР 17 - Партнерство для достижения целей
История
Июнь 2021 года, фаза 1 установки решения в Сторелве
Berlevåg Jeger- og fiskerforening (BJFF)
Есть все основания беспокоиться о будущем атлантического лосося, особенно на севере Норвегии. В прошлом году во многих реках региона, где проводился мониторинг, было зарегистрировано больше горбуши, чем атлантического лосося. Это проблематично, поскольку он конкурирует с другими рыбами за пищу и пространство, переносит и распространяет болезни, а также потенциально загрязняет качество местной воды. Таким образом, он угрожает местному биоразнообразию и экосистемам норвежских рек.
Атлантический лосось является эндемиком Северной Атлантики и неотъемлемой частью самобытности и ценностей жителей самой северной части Норвегии. Поэтому борьба с инвазивным горбушей и сохранение запасов местных видов важны для нашей культуры и ее обычаев, а также для минимизации биологического и экономического ущерба.
Для многих наших маленьких и отдаленных общин это отчаяние заметно. На протяжении многих лет каждое лето местные добровольцы и охранники рек собираются вместе, чтобы отчаянно попытаться остановить инвазивного горбушу, поднимающегося в реки на нерест и угрожающего выживанию местных видов. До сих пор это делалось вручную в ледяных реках с помощью сетей и других инструментов, чтобы остановить нашествие.
Местное население, национальные власти и ключевые научные сообщества сталкиваются с бедственным положением, вызванным сложившейся ситуацией. Всем заинтересованным сторонам необходимо срочно разработать решение, которое позволит отслеживать и сортировать всех хищников в водотоках, эстуариях и близлежащих морских акваториях.
Летом 2021 года в сотрудничестве с компанией Huawei была запущена первая часть пилотного проекта на реке Сторелва в муниципалитете Берлевог.
Целью проекта было выявление всех анадромных рыб, поднимающихся в водоток. Благодаря непрерывному видеопотоку с конца июня по сентябрь, содержащему десятки тысяч изображений, аппаратное обеспечение и недавно разработанный исходный код смогли идентифицировать более 90 % проплывающих лососей и горбуш. Таким образом, система смогла распознать собственное поголовье лосося и морского гольца в реке, а также зарегистрировать инвазивного горбушу. Этой цели мы достигли с большим отрывом.
Теперь началась вторая фаза разработки последнего модуля, который должен быть связан с сортировкой. Короче говоря, механический механизм открытия/закрытия будет сортировать рыбу, которая проходит через барьер и замок. Местный лосось и морская форель могут проходить беспрепятственно, в то время как горбуша и культивируемый лосось останавливаются и сортируются до барьера, где их можно удалить и, возможно, переработать.
