Пойман в нейросети: как ИИ помогает при вылове рыбы

Например, при помощи компьютерного зрения можно осуществлять визуальный осмотр изделий, искать царапины, трещины, волны, вмятины, пузыри при скорости линии до 200 (!) метров в минуту. Промышленным предприятиям с отдаленными или большими территориями может быть актуальным решение по определению дыма и огня. Система определяет задымление меньше, чем за 5 секунд, и оповещает об этом ответственных лиц.

В общественном транспорте наша видеоаналитика может посчитать загруженность каждого маршрута со статистикой по количеству входящих и выходящих на каждой остановке пассажиров, а также оповещать контролеров о числе безбилетных пассажиров в режиме, что называется, онлайн.

При чем тут рыба?

Прежде чем читать дальше, нужно включить воображение. Представьте: вы отвечаете за безопасность или улов на рыболовецком судне, которое ходит в суровом Охотском море, или владеете рыбопромышленной компанией, которой принадлежат и суда, и завод. Ввиду расстояния и специфики работы вам довольно трудно проконтролировать, что сотрудники соблюдают технику безопасности, что улов хороший, а заготавливаемая на судне продукция — качественная.

К нам обратилась рыбопромышленная компания N, у которой было несколько проблем, и, соответственно, точек роста.

Дано: Полный цикл траления (трал — это буксируемое сетное отцеживающее орудие лова) занимает 6 часов, прерывать его нельзя. Необходимо поймать рыбу нужного размера, но определить, что поймано, можно только через 4 часа. Выловленная рыба переливается из трала в приемные бункеры вместимостью 40 тонн. Измерение контрольной выборки происходит через 3-4 часа после перелива и занимает около часа. За эти 4 часа будет произведено еще одно траление в том же косяке. Заказчик хотел, чтобы размер рыбы определялся уже при переливе рыбы из трала в баки, что помогло бы определить перспективу следующего цикла траления. Вторая задача — контролировать качество филе на конвейере.

Решение:

• Откалиброванная высокоскоростная камера в защищённом боксе снимает поток рыбы при переливе
• Нейросеть на локальном сервере выделяет рыбные силуэты и определяет размер отдельных рыб, после чего статистически определяются характеристики улова, по зафиксированным камерой силуэтам
• Информация поступает капитану на консоль в режиме реального времени для принятия решения
• Камера высокого разрешения следит за конвейером с филе, сигнализируя об обнаружении брака