Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Оценка воды в прудах в реальном времени с помощью встроенного глубокого обучения и визуального сбора данных: практический подход к мониторингу для аквакультуры

533 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/69744

⸱

24 февраля 2026 г.

 ,  , 

В этой статье

Краткое содержание

Мы описываем протокол для классификации качества воды в реальном времени с использованием подводного получения изображений, сети контроллеров на базе Raspberry Pi и искусственной нейронной сети (ANN). Метод подробно описывает настройку системы, сбор данных, предварительную обработку, обучение модели и развертывание. Эта система оценки качества воды особенно подходит для заводчиков карпов, помогая обеспечить оптимальные условия для здоровых рыб.

Аннотация

Поддержание оптимального качества воды крайне важно в аквакультуре, особенно для декоративных видов, таких как коис, где яркость цвета и баланс окружающей среды напрямую связаны со здоровьем и эстетикой. В этой статье представлен полный протокол проектирования, развертывания и эксплуатации системы мониторинга качества воды в реальном времени на основе классификации подводных изображений с использованием встроенного глубокого обучения. Предлагаемая система интегрирует недорогую подводную камеру с сетью контроллеров на базе Raspberry Pi в автономном роботе на поверхности воды, что позволяет захватывать, передавать и классифицировать водные изображения с помощью лёгкой нейронной сети. Пять категорий водных условий — от прозрачных до мутных — визуально различаются, при этом точность классификации превышает 99% на индивидуальном наборе данных. Система настроена на автономную работу, обеспечивая непрерывную оценку и визуальные оповещения о ухудшении состояния. Этот визуальный протокол охватывает сборку устройств, калибровку системы, развертывание моделей и демонстрации мониторинга в реальном времени. Метод поддерживает устойчивые практики аквакультуры, позволяя проводить неинвазивную, непрерывную оценку водных сред с использованием доступных и масштабируемых технологий. Этот подход можно адаптировать к другим аквакультурным или экологическим мониторингам с минимальными изменениями.

Введение

Кои (Cyprinus carpio var. koi) — декоративные разновидности обычного карпа, ценящиеся за яркие цвета, характерные узоры, элегантную форму тела и изящное плавание. Их красота и плавные движения делают их любимым выбором для садовых прудов и декоративных водных объектов по всему миру.

Поддержание хорошего качества воды в прудах не только поддерживает водную жизнь, но и способствует снижению выбросов углерода, тем самым принося пользу окружающейсреде 1,2. Поддержание качества воды путем соблюдения установленных стандартов по таким параметрам, ....

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

ПРИМЕЧАНИЕ: Исходные коды, использованные в этом исследовании, доступны в следующем репозитории GitHub: https://github.com/prawit-chu/Real-Time-Pond-Water-Assessment-via-Embedded-Deep-Learning-and-Visual-Data-Acquisition

1. Настройка оборудования

  1. Настройте сеть контроллеров на базе Raspberry Pi (робот и экшн-камера).
  2. Настройте сервер с операционной системой Ubuntu v24.04 LTS.

2. Настройка экшн-камеры

  1. Настройте стандартный IP-адрес (10.5.5.9) и сетевую маску (255.0.0.0).
    ПРИМЕЧАНИЕ: В таблице 1

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Набор данных был разделён на независимые подмножества для обучения, валидации и тестирования. Производительность модели отслеживалась на валидационном наборе во время обучения, а итоговая оценка проводилась с использованием оставшегося тестового набора данных, содержащего ранее не появлявшиеся изображения. Согласованная производительность между валидационными и тестовыми наборами указывает на стабильное обобщение.

Для классификации качества воды в реальном вре.......

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Критическим шагом в этом протоколе является настройка сети контроллера на базе Raspberry Pi. Неправильные настройки приводят к отказу в коммуникации между сервером и экшн-камерой. Перед тестированием предоставленных программ необходимо проверить связь между сервером и экшн-камерой с помощью команды PING. Хотя предлагаемая модель работает в реальном времени на встроенном оборудовании, количественные измерения времени вывода и энергопотребления не были оценены и выходят за рамки данного ис.......

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторам нечего раскрывать.

Благодарности

Авторы выражают благодарность Университету Касетсарт в Таиланде, Университету Вишвакарма в Индии и Университету Риджента (США) за их полезные комментарии, обсуждения и идеи, которые значительно улучшили наши исследования. Мы с благодарностью выражаем благодарность за поддержку, оказанную факультетом инженерии Срирача, Университета Касетсарта, через Фонд исследовательского подразделения (Грант No KUSRCRU69-2001) на 2026 финансовый год.

....

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
GoPro Hero 11 BlackGoProДля съёмки фотографий и записи видео
GoPro Hero 12 BlackGoProДля съёмки фотографий и записи видео
GoPro Hero 13 BlackGoProДля съёмки фотографий и записи видео
Raspbery PIRaspberry PIZero 2WКонтроллер
Беспроводной роутерZTEHG8045x5-12
Ethernet-адаптерыTp-linkUE300
СерверDellT30
Аккумуляторный блок 12 В постоянного тока--Источник питания
Насос постоянного токаТайская водаAW500SДвижение роботов
Снижение 5V--Снижение с 12 В до 5В
8-канальный ретранслятор--Управление насосами
Быстрое приложение GoProGoProGoProдля тестирования Wi-Fi соединения GoPro

Ссылки

  1. Macedo, H. R., Junior, O. J. L., Werneck, P. R., Feiden, A. Carbon footprint and automation in aquaculture. Rev Gest Soc Ambient. 18 (11), 1-15 (2024).
  2. Girard, L., et al. The balance of carbon emissions versus burial in fish ponds: The role....

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Больше статей

Мониторинг аквакультурыклассификация подводных изображениймониторинг качества водыконтроллер Raspberry Piавтономный водный роботоценка водной средымониторинг в реальном времени

Эта статья была опубликована

Видео скоро будет доступно