Fisken ble syk, SingTown OpenMV visste det først.

I akvakultur og akvariefiskforvaltning kan vanlige sykdommer som hudlidelser, finnerot og soppinfeksjoner hos fisk, hvis de ikke oppdages i tide, alvorlig påvirke helsen og overlevelsesraten til fiskebestanden. Tradisjonell deteksjon er hovedsakelig avhengig av manuell visuell observasjon, som ikke bare er ineffektiv, men også lett påvirkes av grumset vann, lysendringer og fiskebevegelser, noe som gjør det vanskelig å vurdere sykdomsforløpet raskt og nøyaktig.

For dette formålet har akvakulturforetaket tatt i bruk SingTowns OpenMV intelligente kamera for å etablere et maskinsynbasert system for helsekontroll av fisk, som brukes til å identifisere unormale tilstander på fiskekroppen i sanntid. Systemet er installert på glassveggene utenfor akvariet eller oppdrettsbassengene og kan overvåke fiskens aktivitet innen en rekkevidde på 1 meter, med automatisk gjenkjenning og sykdomsdeteksjon for små gullfisk på omtrent 5 centimeter i lengde.

Systemets mål er å identifisere sykdomstegn som hvite flekker, hvit mugg, vannmugg eller finnerøtelse på fiskens kroppsoverflate gjennom bildegjenkjenning, for å gi tidlig helseadvarsel og hjelpe oppdrettere med å håndtere situasjonen i tide.

Akvakulturforetak baserer et system for gjenkjenning av fiskens helse på OpenMV smartkamera, som integrerer AI-bildegjenkjenning, fargesegmentering, teksturanalyse og funksjonssammenligningsalgoritmer for å nøyaktig oppdage sykdommer i fiskekroppen under vann.

Systemet samler inn bilder fra akvariet i sanntid via et høykvalitetskamera. På klientsiden bruker AI en fargegjenkjenningsalgoritme for å trekke ut fiskens kroppsområde og filtrere bort bakgrunnsrefleksjoner. Deretter analyserer algoritmen lysfordelingen og teksturkontinuiteten på fiskens overflate for å identifisere unormale refleksjonsområder som hvite flekker eller soppinfeksjoner. Samtidig kan algoritmen kombinere morfologiske egenskaper (som uregelmessige finner, lokale hvite eller uklare områder) for å vurdere om det finnes tegn på finnerot, finneforråtnelse eller soppvekst.

For å tilpasse fiskens bevegelse i vann og lysfluktuasjoner, introduserer systemet dynamisk terskeljustering og flerramme-fusjonsalgoritmer for å stabilisere vurderingen av kortvarige sammenhengende bilder, noe som effektivt reduserer falske alarmer. Under testing ble gjenkjenningsavstanden holdt innenfor 1 meter, og systemet kan samtidig gjenkjenne flere individer, med en nøyaktighet på over 92 % for deteksjon av vannsopp hos småfisk som gullfisk. Resultatene kan sendes i sanntid til en overordnet datamaskin eller app, og varsler om mistenkte sykdomstilstander sendes via nettverket.

SingTown OpenMV smartkamera er enkel å bruke, har lavt strømforbruk og sterk sanntidsdeteksjon. Den er egnet for utplassering på kantenheter innen akvakultur, kjæledyrakvarier og forskningslaboratorier ved universiteter, og hjelper brukere med å oppnå rask, visuell og intelligent overvåking av fiskens helse.