Rivoluzionare le ispezioni in rete nell'allevamento di pesci

Nell'allevamento di pesci, controllare le reti che tengono i pesci è super importante. Serve a garantire che i pesci siano al sicuro e che l'allevamento non danneggi l'oceano. Se le reti si rompono, i pesci possono scappare, portando a perdite di soldi e problemi per la vita marina intorno. Attualmente, i controlli vengono fatti da sub o da veicoli subacquei telecomandati (ROVS). Anche se questo metodo funziona, è lento, costoso e poco affidabile perché dipende molto dall'esperienza di chi fa l'ispezione.

#L'importanza dell'ispezione delle reti

Controllare le reti aiuta a mantenere i pesci al sicuro e assicura che il processo di allevamento sia sano per l'ambiente. Ci sono vari tipi di impianti di allevamento, come gabbie in acque profonde o reti su galleggianti. Con il progresso della tecnologia, le reti diventano più difficili da danneggiare, ma possono ancora avere buchi o impigliarsi in oggetti indesiderati.

Le reti possono essere danneggiate da piante in crescita o rifiuti come la PLASTICA, che può ostacolare il flusso d'acqua e far scappare i pesci. Ecco perché avere un buon sistema per controllare regolarmente questi problemi è cruciale per la sicurezza dei pesci e la salute generale dell'operazione di allevamento.

#Nuovo metodo di ispezione

Un nuovo modo di controllare le condizioni delle reti punta a usare ROVs e tecnologia avanzata per individuare problemi in tempo reale. Questo nuovo metodo prevede di usare una videocamera sul ROV per catturare immagini delle reti mentre si muove. Queste immagini vengono analizzate con algoritmi di Deep Learning che possono trovare danni, plastica e piante sulle reti.

Il sistema è stato impostato in una piscina speciale per i test. Il ROV segue un percorso prestabilito mentre registra video. L'obiettivo è vedere se la tecnologia può individuare problemi mentre il ROV lavora.

#Come funziona il ROV

Il ROV usato in questi test è progettato per muoversi facilmente in acqua con dei propulsori che lo aiutano a rimanere stabile. Ha una camera che cattura video di alta qualità a una velocità costante per ottenere immagini chiare delle reti. Il video viene registrato e analizzato da un computer a bordo che cerca di trovare problemi come buchi nelle reti, piante in crescita o plastica impigliata.

La camera scatta un fotogramma ogni pochi secondi, creando un insieme di immagini per il sistema da imparare e testare. La maggior parte delle immagini è usata per addestrare il sistema di rilevamento, mentre una porzione più piccola è riservata per testarne l'accuratezza.

#Deep learning in azione

Il deep learning è un tipo di intelligenza artificiale che aiuta i computer a identificare e classificare le immagini. In questo progetto, sono stati valutati diversi modelli di deep learning per vedere quale funziona meglio per trovare problemi nelle reti. Sono state testate varie versioni del modello YOLO (You Only Look Once).

YOLO è popolare perché funziona in modo veloce e preciso. I livelli del modello sono progettati per estrarre caratteristiche dalle immagini e fare previsioni su ciò che viene visto. Aiuta a trovare dove si trovano problemi come buchi o rifiuti nelle immagini catturate dal ROV.

#Varianti del modello testate

Sono state valutate diverse varianti del modello YOLO, tra cui YOLOv4, YOLOv5, YOLOv7 e YOLOv8. Ogni versione ha miglioramenti rispetto alla precedente, come una migliore accuratezza nell'identificare problemi. Sono state impostate per vedere quanto bene potessero rilevare vari problemi come:

• Buchi nella Rete: Questi sono cruciali da individuare, poiché possono portare alla fuga dei pesci.
• Rifiuti di plastica: Questi possono danneggiare i pesci e l'ambiente in generale se non rimossi.
• Vegetazione: Se le piante crescono sulle reti, possono bloccare il flusso d'acqua e creare problemi per i pesci.

#Risultati dei test

I test hanno mostrato che YOLOv5 ha performato meglio tra tutti i modelli quando si tratta di trovare problemi nelle reti. Ha ottenuto il punteggio più alto in termini di accuratezza e velocità. Altri modelli come YOLOv4 andavano bene, ma non erano così efficaci in situazioni pratiche. YOLOv5 era più affidabile nel rilevare problemi velocemente.

Il ROV, dotato del miglior modello, è riuscito a rilevare problemi nelle reti in tempo reale, il che significa che potrebbe aiutare gli allevatori a identificare rapidamente eventuali problemi da sistemare.

#Valutazione delle prestazioni

Le prestazioni del modello sono state controllate rispetto a studi precedenti in questo campo. Approcci precedenti hanno ottenuto buoni risultati, ma la ricerca attuale ha raggiunto livelli di accuratezza ancora più elevati. I modelli YOLO usati in questa ricerca hanno rilevato problemi con alta precisione, rendendoli adatti all'uso in situazioni reali di allevamento di pesci.

Grafici e visualizzazioni dai test hanno mostrato quanto bene i modelli potessero trovare diversi tipi di difetti nelle reti. Ad esempio, i modelli potevano identificare con successo buchi, piante e plastica nelle reti. I risultati indicano che la tecnologia è pronta per l'applicazione pratica nell'acquacoltura.

#Sfide e lavoro futuro

Anche se il nuovo sistema è promettente, non è privo di sfide. Ad esempio, rilevare buchi più piccoli o distinguere tra rifiuti e piante può essere ancora complicato, specialmente in acque torbide o in condizioni di luce variabile. Ulteriori miglioramenti dei modelli e addestramento aggiuntivo con set di dati diversi possono aiutare a migliorare i tassi di rilevamento.

Il lavoro futuro potrebbe includere anche testare il sistema in ambienti diversi, come acque più profonde o varie condizioni meteorologiche. Continuando a perfezionare la tecnologia, si spera di creare una soluzione robusta per le ispezioni acquatiche che aiuti sia in termini di efficienza che di sicurezza ambientale.

#Conclusione

Il nuovo metodo per ispezionare le reti di acquacoltura utilizzando ROVs e deep learning porta possibilità entusiasmanti all'allevamento di pesci. Promette di rendere il processo di ispezione più veloce, sicuro e preciso. Con la ricerca e lo sviluppo in corso, questa tecnologia può svolgere un ruolo cruciale nel garantire la salute delle fattorie ittiche e preservare gli ecosistemi marini. Ispezioni regolari utilizzando questo metodo possono prevenire problemi prima che portino a perdite significative o danni ambientali, rendendolo uno strumento importante per il futuro dell'acquacoltura.