Лосось в петле: как компьютерное зрение помогает считать рыбу на гидроэлектростанциях
В статье рассказывается об использовании компьютерного зрения и машинного обучения для автоматизации подсчёта рыбы, проходящей через гидроэлектростанции. Такие системы, работающие по принципу «человек в контуре», позволяют снизить нагрузку на экспертов-ихтиологов и повысить точность данных, необходимых для соблюдения экологических норм.
Автор описывает опыт консультирования проекта по подсчёту рыбы на крупных гидроэлектростанциях. В США такие станции обязаны отчитываться перед Федеральной комиссией по регулированию энергетики (FERC) о влиянии на популяции рыб, в частности лососёвых, которые находятся под угрозой. Традиционно подсчёт ведётся вручную: обученные наблюдатели фиксируют проход рыбы через рыбоподъёмники, отмечая вид, признаки болезней и происхождение. Этот процесс трудоёмок, подвержен ошибкам и требует работы в удалённых условиях. Для автоматизации предлагается система компьютерного зрения с участием человека (human-in-the-loop): алгоритм анализирует видео или фото, а при низкой уверенности передаёт изображение эксперту для разметки. Разработка такой системы в регулируемой отрасли включает определение задачи, сбор и разметку данных, выбор модели и мониторинг производительности. Ключевая цель — достичь точности 95% по сравнению с визуальным подсчётом человека. Автор отмечает, что эта задача является сложной социотехнической проблемой, требующей согласования между регуляторами, инженерами и биологами.
- Сокращения
- FERC = Federal Energy Regulatory Commission — Федеральная комиссия по регулированию энергетики
Источник: The Gradient —
оригинал