Российские ученые обучили нейросеть определять обитателей подводного мира

Исследователи из Южного федерального университета разработали систему технического зрения для мониторинга подводного пространства.

В настоящее время для получения информации о состоянии морских глубин ученые вынуждены прибегать либо к погружениям – как самостоятельным, так и при помощи подводных аппаратов — либо к тестовым выловам. Оценки, основанные на этих методах, всегда приблизительны и имеют большую погрешность.

Созданная российскими учеными система наблюдения состоит из сети со стационарными буями и мобильными подводными аппаратами, на которые установлены видеокамеры — обычные портативные или даже камеры смартфонов, спрятанные в защитный бокс.

Получаемые ими картинку анализирует нейросеть, поясняет один из исследователей, ведущий научный сотрудник кафедры океанологии ЮФУ Денис Кривогуз. Искусственный интеллект разбивает изображение на кадры, анализирует его и снова превращает в видео. Разработка может определять как неподвижные, так и движущиеся объекты с точностью в 90%.

Исследователи тренируют нейросеть на экосистеме Азовского моря, вручную размечая изображение и указывая на нем попавшие в поле зрения камеры виды морских животных и растений, разные свойства дна и другие данные. Они искусственно ухудшают качество видео, на котором обучают программу, различными помехами, чтобы ИИ был готов к работе в сложных условиях. Кроме того, меняют ученые и состояние морской среды вместе с изменением которого меняется и внешний вид объектов на изображении.

Специалистам удалось научить нейросеть узнавать взрослых пиленгасов и их мальков, рыбу-иглу, бычков и медуз. Сложнее всего узнавать медузу, так как под водой она полупрозрачна и выглядят необычно, отметил Кривогуз.