В современных рециркуляционных аквакультурных системах (УЗВ) поддержание здоровья рыбы и предотвращение массовой гибели являются приоритетными задачами. Однако традиционные методы мониторинга, основанные на периодических визуальных осмотрах, не всегда позволяют своевременно выявить проблемы. Решение этой задачи предложили исследователи из Freshwater Institute, разработав систему MortCam, использующую искусственный интеллект (ИИ) и технологии Интернета вещей (IoT) для круглосуточного мониторинга смертности рыбы в УЗВ.
📸 Как работает MortCam?
MortCam представляет собой подводную камеру, установленную на глубине 0,6 метра над донным сливом резервуара. Камера делает снимки каждые 15 минут, фиксируя состояние дна резервуара. Полученные изображения обрабатываются с помощью модели машинного обучения, основанной на алгоритме YOLOv7, которая классифицирует объекты на «живых» и «мертвых» рыб. Система обучалась на более чем 1000 изображениях, собранных в различных условиях освещения, что обеспечило высокую точность распознавания: средняя точность (mAP) составила 93,4%, а F1-мера — 0,89.
📬 Уведомления в реальном времени
При обнаружении превышения заданного порога смертности MortCam автоматически отправляет уведомления по электронной почте и SMS ответственному персоналу. Уведомления содержат информацию о количестве погибшей рыбы, времени и месте события, а также прикрепленные фотографии для визуальной проверки . Это позволяет оперативно реагировать на проблемы и предотвращать массовую гибель.
⚙️ Технические особенности
-
Аппаратная часть: MortCam построена на базе одноплатного компьютера Raspberry Pi 4 и RGB-камеры, заключенных в водонепроницаемый корпус.
-
Обработка данных: Система использует edge computing, что позволяет обрабатывать изображения непосредственно на устройстве без необходимости передачи больших объемов данных на внешние серверы.
-
Адаптивность: Модель обучена на изображениях, полученных при различном освещении, что обеспечивает стабильную работу в различных условиях.
🧪 Результаты внедрения
В ходе 90-дневного тестирования MortCam в резервуаре объемом 150 м³ с плотностью посадки 50 кг/м³ система продемонстрировала высокую эффективность в обнаружении погибшей рыбы. Кроме того, было отмечено снижение времени реакции на инциденты и улучшение общего состояния рыбы благодаря своевременному выявлению проблем.
🔮 Перспективы и развитие
Разработчики планируют расширить функциональность MortCam, включая возможность мониторинга других видов рыб и интеграцию с системами автоматического удаления погибшей рыбы. Также рассматривается возможность коммерциализации технологии для широкого использования в аквакультуре.
Источники:
-
Ranjan, R., Sharrer, K., Tsukuda, S., & Good, C. (2023). MortCam: An Artificial Intelligence-aided fish mortality detection and alert system for recirculating aquaculture. Aquacultural Engineering, 102, 102341
-
Sharrer, K., & Ranjan, R. (2024). Using AI to detect fish mortalities in RAS. RASTECH Magazine
-
MortCam: a tool for fish mortality monitoring in RAS. AquaHoy