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用人工智能重建珊瑚礁

埃森哲(Accenture)、英特尔(Intel)和苏鲁拜环境基金会(Sulubaai Environmental Foundation)的一个联合项目正在使用人工智能监测菲律宾珊瑚礁的复原能力。

利用英特尔公司的硬件设备,设计了一个由人工智能驱动的水下摄像系统,监控珊瑚礁周围的海洋生物,这是珊瑚礁健康的一个关键指标。在试验阶段,将一个原型相机被部署在Pangatalan岛的礁石上。自2019年5月部署以来,它已经拍摄了超过4万张照片。

菲律宾潘加塔兰岛周围的珊瑚礁是人工智能水下摄像机试点项目的主题,该项目旨在监测珊瑚礁的再生(图片:埃森哲咨询公司)

由于过度捕捞、海底拖网捕捞和海洋温度升高,世界各地的珊瑚礁正在迅速消失。这些珊瑚礁是地球上25%海洋生物的生态系统,如果没有它们,几英里长的海岸线就很容易受到热带风暴的袭击。根据英特尔提供的数据,它们还为10亿人提供食物和收入,并为旅游业和娱乐业带来96亿美元的收入。

摄像系统

看到了由Sulubaai开发的混凝土礁石假体的安装。这个假体是一个水下混凝土结构,它结合了活珊瑚的碎片,促进珊瑚再生。

混凝土珊瑚礁假体在珊瑚礁严重受损的地方促进珊瑚再生(图片:埃森哲)

水下系统使用人工智能,特别是卷积神经网络(CNN),对相机自动拍摄的图像中的鱼类进行分类和计数。这些信息被用于分析珊瑚礁上海洋生物的丰富性和多样性,以监测珊瑚礁开始再生时的进程。这项工作过去依赖于人类潜水员,他们用摄像机捕捉影像,稍后再进行分析,但他们通常一次只能拍摄30分钟。一个永久的原位相机可以让研究人员通过4G无线连接全天候获取实时数据。

在项目的试验阶段,通过一个相机每周移动一次来捕捉不同的角度和位置。该摄像系统配备了埃森哲应用智能视频分析服务平台(VASP),该平台使用英特尔Xeon CPU、英特尔FPGA和英特尔Movidius视觉处理单元(VPU)。

水下相机Project:CORaiL所使用的水下摄像系统使用Intel Movidius VPU来加速一个用于运动检测和鱼类计数的神经网络(图片:Accenture)

Movidius VPU被用来加速卷积神经网络(CNN)识别水下的海洋生物。带有Xeon CPU和英特尔FPGA的集中式服务器被用来完成物种分类的繁重工作。边缘计算可以每秒处理2帧来自摄像头的图像。然而,中央服务器能够同时处理来自数十个摄像头的输入。

计数和分类

定制卷积神经网络(CNN)进行海洋生物的运动检测、分类和计数。

数据收集和模型培训是分两步定制开发的。首先,一个经典的运动检测计算机视觉[网络]来检测运动,其次,清理和注释数据集来训练一个卷积神经网络(CNN)模型。

下一代相机系统将包括进一步优化的卷积神经网络(CNN)和备用电源,并且考虑用红外线摄像机来更好地捕捉夜间的海洋生物,红外摄像机的优势在于它可以探测到海洋生物的大小/质量,这是科学家需要的一个重要输入。

这项技术的未来用途可能包括研究热带鱼的迁徙速度和监测受保护的水下区域(如珊瑚礁)的入侵情况。

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