Подсчет рыб с помощью нейросети: система машинного зрения для рыбоводной фермы
Для компании ZIZ наша ML-команда разработала систему подсчета рыб с помощью машинного зрения. После 9 месяцев с момента внедрения решения производительность фермы выросла на 14%.
Награда проекта:
Награда проекта:
- Бронза Tagline Awards 2023 в номинации «Компьютерное зрение»
Как организован процесс подсчета рыбы на рыбоводной ферме
Перед началом подсчета работник фермы определяет из каких бассейнов и куда будут рассажены группы рыб. Далее для их вылова подключают рыбонасос. Также используется специализированное оборудование для сортировки особей по размеру и распределению их по счетчикам, которые ведут учет. Точка контроля представляет собой отсек трубопровода, в котором установлена камера видеонаблюдения для распознавания рыб и подсветка.
Алгоритм распознавания рыб в видеоптоке и счетчик их количества
Для проекта мы использовали нейронную сеть Yolo 5. Мы обучили ее распознавать рыб на видео и учитывать их размер (мальки, средние и крупные особи). В дополнение к работе нейросети внедрили механизм трекинга. Он нужен для правильного распознавания одной и той же рыбы на последовательности кадров, а также для опредения ее местоположения в определенный промежуток времени. Это позволяет системе не считать одну и ту же рыбу дважды на разных кадрах.
Разработанная система согласно ТЗ ведет подсчет до 1500 рыб в минуту в режиме реального времени. Но если вдруг нагрузка будет выше, то для экономии серверных ресурсов, все сверхлимитные потребности в расчетах сохраняются в буферную память и обрабатываться по мере снижения нагрузки.
Интерфейс оператора
Перед стартом подсчета рыб оператор заполняет поля с названиями бассейнов, из которого будет подаваться рыба и куда эта рыба будет перегоняться. Когда подсчет рыб запущен, в режиме реального времени на экране отображается актуальная информация о количестве рыб, проплывающих на каждой камере. При этом приложение уведомляет оператора о слишком плотном потоке рыб (свыше 1500 шт. в минуту), чтобы соблюсти заявленную точность распознавания. При необходимости можно выбрать определенный период и выгрузить подробную статистику подсчета в формате Excel.
Итоги работы системы:
точность подсчета рыб - 99,78%, рост производительности фермы на 14%
При итоговом тестировании работы системы подсчета рыб специалистами “ZIZ” были подготовлены несколько партий, которые заранее были пересчитаны вручную. Затем поочередно каждая партия пропускалась через соединительный канал счетчик и наша система их подсчитывала. Соответственно 100% точность означала, что цифры подсчета вручную и системы должны совпасть. Мы достигли итогового показателя в 99,78%, что превысило требования технического задания.
Международная логистическая компания, занимается перевозками грузов автотранспортом и другими видами доставки. Собственный парк грузовиков разной тоннажности позволяет компании справляться с заказами любого масштаба.
«После 9 месяцев от внедрения завод увеличил производительность с 130 до 150 тонн, на следующий год планы увеличить эту производительность до 200 тонн. Таким образом легко посчитать, что система учета помогла увеличить производительность на 14% - это 28 млн рублей от 200 миллионной стоимости завода. По планам увеличить производительность на 35%, а это уже 70 млн рублей и все это без дополнительного строительства и модернизации производства».
Директор ZIZ, Зибров Антон