Разработка математической модели, технологии дополненной реальности и машинного зрения для задач автоматизации сбора данных в рыбоводных хозяйствах
Authors: Ражев А.О. , Недоступ А.А. 
Published: December 2024

В статье рассмотрены методы автоматизации процессов рыбоводства, а именно: распознавания и слежения за гидробионтами с применением предсказательной математической модели поведения гидробионтов и фильтра Калмана; определения поведенческих параметров гидробионтов; применения технологий дополненной реальности с целью визуализации характеристик гидробионтов с пространственной привязкой к натурному объекту. Предложены метод программной реализации сверточной нейронной сети для системы машинного зрения с использованием библиотеки Windows Machine Learning и моделей ONNX. Рассмотрены: алгоритм работы системы слежения за гидробионтами; решение задачи определения величин отклонения и математического ожидания поведенческих параметров гидробионтов при помощи корректора поведенческих параметров; метод и математическая база для визуального наложения информации о гидробионтах на натуру при помощи смартфона и его инерциальной системы. Приведены результаты экспериментов. Задача исследования: автоматизация рыбоводства с целью увеличения рыбопродуктивности, улучшения качества продукции аквакультуры и уменьшения затрат на ее производство с применением технологий математического моделирования, искусственного интеллекта, машинного зрения и дополненной реальности. Научная новизна заключается в междисциплинарном подходе к решению поставленной задачи для описания связей между условиями выращивания, режимом работы установки замкнутого водоснабжения и поведенческими параметрами гидробионтов. Области применения: системы виртуальной и дополненной реальности (тренажерные комплексы), автоматизация аквакультуры, сбор статистики в рыбоводных фермах, научные исследования в области рыболовства и рыбоводства.
The article discusses methods for automating fish farming processes: recognition and tracking of hydrobionts using a predictive mathematical model of the behavior of hydrobionts and the Kalman filter; determining the behavioral parameters of hydrobionts; using augmented reality technologies to visualize the characteristics of hydrobionts with spatial reference to a natural object. A method of software implementation of a convolutional neural network for a computer vision system using the Windows Machine Learning library and ONNX models is proposed. The following are considered: the algorithm of the hydrobionts tracking system; the solution to the problem of determining the values of deviation and mathematical expectation of behavioral parameters of hydrobionts using a behavioral parameter corrector; a method and mathematical base for visually superimposing information about hydrobionts on nature using a smartphone and its inertial system. The results of the experiments are presented. Research objective: automation of fish farming in order to increase fish productivity, improve the quality of aquaculture products and reduce the cost of its production using mathematical modeling technologies, artificial intelligence, machine vision and augmented reality. The scientific novelty lies in an interdisciplinary approach to solving the task to describe the relationships between growing conditions, the operating mode of a closed water supply installation and the behavioral parameters of hydrobionts. Applications: virtual and augmented reality systems (training complexes), automation of aquaculture, collection of statistics in fish farms, scientific research in the field of fisheries and fish farming.