論文の概要: Autonomous Visual Fish Pen Inspections for Estimating the State of Biofouling Buildup Using ROV -- Extended Abstract
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12813v2
- Date: Fri, 20 Sep 2024 09:01:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 13:23:33.512162
- Title: Autonomous Visual Fish Pen Inspections for Estimating the State of Biofouling Buildup Using ROV -- Extended Abstract
- Title（参考訳）: ROV-Extended Abstract を用いたバイオファウリングビルド状態推定のための自律的ビジュアルフィッシュペン検査
- Authors: Matej Fabijanić, Nadir Kapetanović, Nikola Mišković,
- Abstract要約: 魚のケージ検査は、小規模でも工業でも、どんな魚農場でも必要なメンテナンス作業である。
定期的な検査を行う訓練されたダイバーを 自律的な海洋車両に置き換えれば 人力のコストを下げる 水中検査を行う人間に関連するリスクを取り除く
本研究の目的は、ROVのための自律制御アルゴリズムの開発から、魚介類の画像の自動分割、バイオファウリング状態の正確な推定に至るまで、これらの検査プロセスを自動化するための完全なソリューションを提案することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The process of fish cage inspections, which is a necessary maintenance task at any fish farm, be it small scale or industrial, is a task that has the potential to be fully automated. Replacing trained divers who perform regular inspections with autonomous marine vehicles would lower the costs of manpower and remove the risks associated with humans performing underwater inspections. Achieving such a level of autonomy implies developing an image processing algorithm that is capable of estimating the state of biofouling buildup. The aim of this work is to propose a complete solution for automating the said inspection process; from developing an autonomous control algorithm for an ROV, to automatically segmenting images of fish cages, and accurately estimating the state of biofouling. The first part is achieved by modifying a commercially available ROV with an acoustic SBL positioning system and developing a closed-loop control system. The second part is realized by implementing a proposed biofouling estimation framework, which relies on AI to perform image segmentation, and by processing images using established computer vision methods to obtain a rough estimate of the distance of the ROV from the fish cage. This also involved developing a labeling tool in order to create a dataset of images for the neural network performing the semantic segmentation to be trained on. The experimental results show the viability of using an ROV fitted with an acoustic transponder for autonomous missions, and demonstrate the biofouling estimation framework's ability to provide accurate assessments, alongside satisfactory distance estimation capabilities. In conclusion, the achieved biofouling estimation accuracy showcases clear potential for use in the aquaculture industry.
- Abstract（参考訳）: 魚介類検査のプロセスは、小規模でも工業でも、どの魚養殖所でも必要なメンテナンス作業であり、完全に自動化される可能性のある作業である。
自律的な海洋車両で定期的な検査を行う訓練されたダイバーをリプレースすることで、人力のコストを低減し、水中検査を行う人間に関連するリスクを取り除くことができる。
このような自律性のレベルを達成することは、バイオファウル化ビルドの状態を推定できる画像処理アルゴリズムを開発することを意味する。
本研究の目的は、ROVのための自律制御アルゴリズムの開発から、魚介類の画像の自動分割、バイオファウリング状態の正確な推定に至るまで、これらの検査プロセスを自動化するための完全なソリューションを提案することである。
第1部は、市販のROVを音響SBL位置決めシステムで修正し、閉ループ制御システムを開発する。
第2の部分は、画像セグメンテーションを行うためにAIに依存するバイオファウリング推定フレームワークを実装し、確立されたコンピュータビジョン手法を用いて画像を処理することにより、魚のケージからROVの距離を大まかに推定することで実現される。
これには、トレーニング対象のセマンティックセグメンテーションを実行するニューラルネットワーク用のイメージデータセットを作成するためのラベルツールの開発も含まれていた。
実験結果から, 自律ミッションに音響トランスポンダを装着したROVの有効性を示し, 良好な距離推定能力とともに, バイオファウリング推定フレームワークが正確な評価を行う能力を示した。
その結果, 生物汚濁推定精度は養殖業での利用可能性を示している。
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