← Все проекты

// проекты / #5

Грант Президента РФ Активный

Моделирование и прототипирование технологических процессов видеоаналитики в роботизированном обслуживании индустриальной аквакультуры

// характеристики

Период
2026 — 2028
Руководитель
Ронжин А.Л.
Тип финансирования
Грант Президента РФ
Номер гранта
26-19-00326

// описание

В ходе фундаментальных исследований будет выполнена разработка методологического, алгоритмического и программно-аппаратного обеспечения прототипа программной системы видеоаналитики аквакультуры при роботизированном обслуживании рыб в садках и установках замкнутого водоснабжения, в том числе получены следующие основные результатов, обладающие научной новизной:

- Аннотированный экспертами набор данных изображений рыб, отличающийся репрезентативными данными по физиологическому состоянию и поведению отдельных особей и групп рыб в садках и установках замкнутого водоснабжения, дополненный синтезированными данными с несколькими видами аугментации: поворот, зеркальное отражение, изменение яркости, контрастности, масштабирование и обеспечивающий обучение нейронных моделей для решения задачи автоматизированного определения заболеваний рыб, управления интенсивностью кормления.

- Алгоритмы, структурно-функциональные и нейронные модели, архитектура и прототип программной системы видеоаналитики аквакультуры, отличающиеся интеграцией потоков входных данных водной среды, изображений с видеокамер и программных модулей предварительной обработки изображений подводной сьемки, обнаружения рыб, слежения за движением группы рыб, анализа поведения рыб, обеспечивающие прогнозирование заболеваний рыб, автоматизацию кормления и других технологических процессов роботизированного обслуживания индустриальной аквакультуры.

- Техническое задание на проведение НИОКР по разработке программно- аппаратного комплекса видеоаналитики в роботизированном обслуживании индустриальной аквакультуры, отличающееся описанием вариантов установки технических средств регистрации мультимедийной информации о физиологическом состоянии и поведении рыб, активационных средств, отвечающих за технологические процессы рыбоводных операций, учитывающее интеграцию программных модулей обработки изображений при прогнозировании заболеваний рыб и автоматизации кормления.

// ревью — о проделанной работе

В рамках первого года проекта запланированы следующие работы и мероприятия:

- Подготовка аналитического отчета методов, моделей, алгоритмов и программно- аппаратных средств видеоаналитики в роботизированном обслуживании индустриальной аквакультуры, описанных в научно-технической литературе 2015-2025 годов, отличающегося хронологическим анализом динамики исследований актуальных проблем и предлагаемых подходов, изучением отечественных и зарубежных работы доступных в издательствах и агрегаторах научной информации: РИНЦ, Elsevier, Springer Link, MDPI, Google Scholar и др.

- Формирование cтруктуры аппаратных модулей автоматизированного комплекса, обеспечивающей регистрацию мультимедийной информации о физиологическом состоянии и поведении рыб, активационных средств, отвечающих за технологические процессы рыбоводных операций, обеспечивающие интеграцию программных модулей обработки изображений при прогнозировании заболеваний рыб и автоматизации кормления. - Разработка структуры и первой версии аннотированного набора данных изображений рыб для изучения физиологического состояния и поведения отдельных особей и групп рыб в садках и установках замкнутого водоснабжения, обеспечивающий определение заболеваний, управление интенсивностью кормления.

- Разработка алгоритмов и нейронных моделей предварительной обработки изображений подводной сьемки, обученных на основе свободно доступных наборов данных, отличающихся комплексированием методов масштабирования и нормализации изображений, обеспечивающих высокую точность обработки в сложных условиях с низкой освещенностью и мутностью водной среды.

- Разработка алгоритмов и нейронных моделей обнаружения рыб, слежения за движением группы рыб, обученной на основе свободно доступных наборов данных, отличающихся маркировкой объектов в каждом кадре и фильтрацией перекрывающихся или дублирующихся областей обнаружения рыб, обеспечивающих непрерывное отслеживание каждой особи на последовательности кадров в видеозаписи с помощью уникальных идентификаторов.