Метод определения поведенческих характеристик стаи рыб с применением технологий математического моделирования и искусственного интеллекта
Authors: Ражев А.О. , Недоступ А.А. 
Published: December 2024

В статье рассмотрен метод определения поведенческих характеристик стаи рыб с применением технологий математического моделирования и искусственного интеллекта – машинного зрения. Представлены математическая модель и вычислительный алгоритм разработанного метода, основанного на коррекции параметров математической модели на основе полученных данных видеофиксации с применением фильтра Калмана. Приведены результаты экспериментов с карпами в бассейне установки замкнутого водоснабжения ФГБОУ ВО «Калининградский государственный технический университет» с использованием разработанного по предложенному методу программного обеспечения в виде траекторий движения рыб, а также значений вычисленных параметров математической модели, описывающих поведенческие характеристики особей рыб. Представлен анализ результатов в виде среднеквадратичного отклонение параметров математической модели между особями карпа одного возраста, которое составило 23 %. Задача исследования: предсказание поведения стаи рыб, находящейся под действием различных биотических, абиотических и антропогенных факторов, с использованием информационных технологий. Научная новизна предложенного метода заключается в междисциплинарном подходе к решению поставленной задачи и возможности ее решения в двухмерном пространстве, в применении генератора случайных величин для коррекции параметров математической модели с последующим отбором оптимальных вариантов на основании анализа вычисленной фильтром Калмана ошибки. Области применения разработанного метода: системы виртуальной реальности (тренажерные комплексы), автоматизация аквакультуры, сбор статистики в рыбоводных фермах, научные исследования в области рыболовства и рыбоводства.

The article considers a method for determining the behavioral characteristics of a school of fish using mathematical modeling and artificial intelligence technologies – machine vision. A mathematical model and a computational algorithm of the developed method based on the correction of the parameters of the mathematical model based on the obtained video recording data using the Kalman filter are presented. The results of experiments with carp in the basin of the recirculating aquaculture system installation of the Kaliningrad State Technical University are presented using software developed according to the proposed method in the form of fish movement trajectories, as well as values of calculated parameters of a mathematical model describing the behavioral characteristics of fish individuals. The analysis of the results is presented in the form of the standard deviation of the parameters of the mathematical model between individuals of carp of the same age, which amounted to 23%. The objective of the study is to predict the behavior of a flock of fish under the influence of various biotic, abiotic and anthropogenic factors using information technologies. The scientific novelty of the proposed method lies in an interdisciplinary approach to solving the problem and the possibility of solving it in two-dimensional space, in the use of a random variable generator to correct the parameters of a mathematical model, followed by the selection of optimal options based on the analysis of the error calculated by the Kalman filter. Areas of application of the developed method: virtual reality systems (training complexes), automation of aquaculture, collection of statistics in fish farms, scientific research in the field of fisheries and fish farming.