Révolutionner les inspections de filets en aquaculture

Dans l'élevage de poissons, vérifier les filets qui retiennent les poissons est super important. C'est nécessaire pour s'assurer que les poissons sont en sécurité et que l'élevage n'endommage pas l'océan. Si les filets sont endommagés, les poissons peuvent s'échapper, ce qui entraîne une perte d'argent et des problèmes pour la vie marine autour. Actuellement, les vérifications sont effectuées par des plongeurs ou des véhicules sous-marins télécommandés (ROVS). Bien que cette méthode fonctionne, elle est lente, coûteuse, et pas très fiable car elle dépend beaucoup de l'expérience de la personne qui fait l'inspection.

#L'Importance de l'Inspection des Filets

Inspecter les filets aide à garder les poissons en sécurité et garantit que le processus d'élevage est sain pour l'environnement. Il existe de nombreux types d'installations d'élevage de poissons, comme des cages en eaux profondes ou des filets sur flotteurs. Avec l'amélioration de la technologie, les filets deviennent de plus en plus résistants, mais ils peuvent quand même se trouer ou attraper des objets indésirables.

Les filets peuvent être endommagés par des plantes en croissance ou des déchets comme le plastique, ce qui peut gêner l'écoulement de l'eau et entraîner l'évasion des poissons. C'est pourquoi avoir un bon système pour vérifier régulièrement ces problèmes est crucial pour la sécurité des poissons et la santé globale de l'opération d'élevage.

#Nouvelle Méthode d'Inspection

Une nouvelle méthode pour vérifier l'état des filets se concentre sur l'utilisation de ROVs et de technologies avancées pour détecter les problèmes en temps réel. Cette nouvelle méthode implique l’utilisation d’une caméra vidéo sur le ROV pour prendre des images des filets pendant qu'il se déplace. Ces images sont analysées avec des algorithmes d'Apprentissage profond qui peuvent repérer des dommages, du plastique et des plantes sur les filets.

Le système a été mis en place dans une piscine spéciale pour des tests. Le ROV suit un chemin prédéfini tout en prenant des vidéos. L'objectif est de voir si la technologie peut détecter des problèmes pendant que le ROV travaille.

#Comment fonctionne le ROV

Le ROV utilisé dans ces tests est conçu pour se déplacer facilement dans l'eau grâce à des propulseurs qui l'aident à rester stable. Il possède une caméra qui capture des vidéos de haute qualité à une vitesse constante pour obtenir des images claires des filets. La vidéo est enregistrée et analysée par un ordinateur à bord qui essaie de détecter des problèmes comme des trous dans les filets, des plantes en croissance, ou du plastique enchevêtré.

La caméra prend une image toutes les quelques secondes, créant un ensemble d'images pour que le système puisse apprendre et tester. La plupart des images sont utilisées pour entraîner le système de détection, tandis qu'une petite portion est réservée pour tester sa précision.

#Apprentissage Profond en Action

L'apprentissage profond est un type d'intelligence artificielle qui aide les ordinateurs à identifier et classer les images. Dans ce projet, différents modèles d'apprentissage profond ont été évalués pour voir lequel fonctionne le mieux pour trouver des problèmes dans les filets. Diverses versions du modèle YOLO (You Only Look Once) ont été testées.

YOLO est populaire parce qu'il fonctionne rapidement et avec précision. Les couches du modèle sont conçues pour extraire des caractéristiques des images et faire des prédictions sur ce qui est vu. Cela aide à identifier où se trouvent les problèmes comme des trous ou des déchets dans les images capturées par le ROV.

#Variantes du Modèle Testées

Plusieurs variantes du modèle YOLO ont été évaluées, y compris YOLOv4, YOLOv5, YOLOv7 et YOLOv8. Chaque version a des améliorations par rapport à la précédente, comme une meilleure précision dans l'identification des problèmes. Elles ont été configurées pour voir à quel point elles pouvaient détecter différents problèmes comme :

• Trou dans le filet : Ceux-ci sont cruciaux à repérer, car ils peuvent entraîner la fuite des poissons.
• Déchets PLASTIQUES : Cela peut nuire aux poissons et à l'environnement si ce n'est pas enlevé.
• Végétation : Si des plantes poussent sur les filets, elles peuvent bloquer l'écoulement de l'eau et poser des problèmes pour les poissons.

#Résultats des Tests

Les tests ont montré que YOLOv5 a été le plus performant parmi tous les modèles lorsqu'il s'agissait de trouver des problèmes dans les filets. Il avait le meilleur score en termes de précision et de vitesse. D'autres modèles comme YOLOv4 étaient également bons, mais pas aussi efficaces dans des situations pratiques. YOLOv5 était plus fiable pour détecter rapidement les problèmes.

Le ROV, équipé du meilleur modèle, a pu détecter les problèmes des filets en temps réel, ce qui signifie qu'il pouvait aider les éleveurs en identifiant rapidement les problèmes à réparer.

#Évaluation des Performances

Les performances du modèle ont été vérifiées par rapport à des études précédentes dans ce domaine. Les approches antérieures avaient obtenu de bons résultats, mais la recherche actuelle a atteint des niveaux de précision encore plus élevés. Les modèles YOLO utilisés dans cette recherche ont détecté les problèmes avec une grande précision, ce qui les rend adaptés à une utilisation dans des environnements d'élevage de poissons réels.

Des graphiques et des visualisations des tests ont montré à quel point les modèles pouvaient trouver différents types de défauts dans les filets. Par exemple, les modèles ont pu identifier avec succès des trous, des plantes et du plastique dans les filets. Les résultats indiquent que la technologie est prête pour une application pratique dans l'aquaculture.

#Défis et Travaux Futurs

Bien que le nouveau système soit prometteur, il n'est pas sans défis. Par exemple, détecter de petits trous ou faire la différence entre des déchets et des plantes peut encore être délicat, surtout dans des eaux troubles ou dans des conditions d'éclairage variées. Des améliorations futures des modèles et un entraînement supplémentaire avec des ensembles de données divers peuvent aider à améliorer les taux de détection.

Les travaux futurs pourraient également inclure des tests du système dans différents environnements, comme des eaux plus profondes ou diverses conditions météorologiques. En continuant à affiner la technologie, l'espoir est de créer une solution robuste pour les inspections aquatiques qui aide à la fois à l’efficacité et à la sécurité environnementale.

#Conclusion

La nouvelle méthode pour inspecter les filets d'aquaculture en utilisant des ROVs et l'apprentissage profond offre des possibilités excitantes pour l'élevage de poissons. Elle promet de rendre le processus d'inspection plus rapide, plus sûr et plus précis. Avec des recherches et un développement continus, cette technologie peut jouer un rôle crucial dans la garantie de la santé des fermes piscicoles et la préservation des écosystèmes marins. Des inspections régulières utilisant cette méthode peuvent prévenir des problèmes avant qu'ils ne causent des pertes importantes ou des dommages environnementaux, en faisant un outil important pour l'avenir de l'aquaculture.