用低成本视觉系统监测海藻生长
Jeroen Gerlo1, Dennis G Kooijman2, Ivo W Wieling3
1InViLab Research Group, University of Antwerp, Groenenborgerlaan 171, 2020 Antwerp, Belgium.
Sensors (Basel, Switzerland)
|November 25, 2023
概括
本研究介绍了一种使用RGB和立体相机的自动水下海藻生长监测系统. 该方法准确地测量了垂直养殖场的海藻大小,即使在可见度低的条件下.
科学领域:
- 海洋生物学 海洋生物学
- 农业技术 农业技术
- 计算机视觉 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 目前的海藻监测依赖于手动或实验室方法.
- 垂直海藻养殖场的水下监测由于可见性而具有挑战性.
- 需要自动化系统来实现高效和可扩展的海藻种植.
研究的目的:
- 开发和验证用于监测海藻生长的自动化水下系统.
- 为此目的评估使用低成本RGB和立体视觉的可行性.
- 在垂直农场环境中定量海藻尺寸.
主要方法:
- 组合低成本的RGB和立体视觉摄像机用于水下成像.
- 使用深度学习 (DeeplabV3+) 进行基于像素的海藻细分.
- 利用立体视觉数据将像素测量转换为现实世界尺寸 (m2).
主要成果:
- 尽管水下可见性差,但实现了高细分精度 (IoU为0.9).
- 对于海藻大小测量,证明了6%的重复性.
- 在确定海藻大小时,报告了18%的精度.
结论:
- 开发的系统为自动化水下海藻生长监测提供了可行的解决方案.
- 该方法有望提高海藻养殖的效率和可扩展性.
- 进一步精制可以提高在具有挑战性的水生环境中的精度.
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