| Περιγραφή: |
Ронжин Андрей Леонидович – доктор технических наук, профессор, главный научный со-трудник лаборатории технологий больших данных социокиберфизических систем, Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация, ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-8903-3508, e-mail: ronzhin@iias.spb.su. Ле Ван Нгиа – соискатель лаборатории автономных робототехнических систем, Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация, ORCID iD: https://orcid.org/0009-0000-8848-0341, e-mail: lenghia18071999@gmail.com. Шувалов Никита – аспирант лаборатории интеллектуальных систем, Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация, ORCID iD: https://orcid.org/0009-0008-1240-1561, e-mail: nikita@chouvalov.com. Ronzhin Andrey Leonidovich is Professor, Dr. Sc. (Engineering), Chief Scientist of Laboratory of Big Data Technologies of Socio-Cyber-Physical Systems, St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences, St. Petersburg, Russian Federation, ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-8903-3508, e-mail: ronzhin@iias.spb.su. Le Van Nghia is applicant for the Laboratory of Autonomous Robotic Systems, St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences, St. Petersburg, Russian Federation, ORCID iD: https://orcid.org/0009-0000-8848-0341, e- mail: lenghia18071999@gmail.com. Shuvalov Nikita is Post-graduate Student, Laboratory of Intelligent Systems, St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences, St. Petersburg, Russian Federation, ORCID iD: https://orcid.org/0009-0008-1240-1561, e-mail: nikita@chouvalov.com. Системно рассмотрена задача видеоаналитики гидробионтов в рыбоводных индустриальных комплексах. Предложена концептуальная модель задачи видеоаналитики, предложена соответствующая математическая формулировка задачи с поиском подмножества допустимых вариантов технологической карты, которая сводится к поиску вариантов, удовлетворяющих функциональным критериям. Окончательное решение о структуре и функциях программно-аппаратного обеспечения видеоаналитики принимается с учетом стоимостных затрат всего жизненного цикла оборудования. Подчеркивается важность автоматизации и интеллектуализации технологических процессов сельского хозяйства, наиболее актуальных современных задач, которым посвящены исследования передовых отечественных коллективов. Обсуждаются первичные данные для разработки и внедрения системы видеоаналитики при решении задачи подсчета рыбы, ее массы при пересадках, отгрузке, приеме в цех переработки, полученные в рамках сотрудничества с компанией «Остров», специализирующейся на выращивании форели и уделяющей серьезное внимание внедрению современных технологий автоматизации и искусственного интеллекта в технологические процессы индустриальной аквакультуры. Проведены натурные эксперименты и собраны корпуса изображений рыб в прозрачной узкой трубе, направляемой потоком воды, и на воздухе при движении на конвейере. Дальнейшие исследования будут направлены на разработку модельно-алгоритмического и программного обеспечения, необходимого для апробации предложенных математических моделей и оптимизации вариантов технологической карты функционирования системы видеоаналитики. The paper considers the problem of video analytics of aquatic organisms in fish farming industrial complexes. It proposes a conceptual model of the video analytics problem, and a correspond-ing mathematical formulation of the problem with the search for a subset of acceptable options for the technological map, which boils down to the search for options that satisfy functional criteria. The final decision on the structure and functions of video analytics hardware and software takes into account the cost of the entire life cycle of the equipment. The study emphasizes the importance of automation and intellectualization of technological processes in agriculture, the most pressing modern problems, which are the main focus of the research of advanced teams. The paper discusses primary data for the development and implementation of a video analytics system when solving the problem of counting fish and their mass during transplantation, shipment, and reception into the processing shop. The data were ob-tained in the framework of cooperation with the Ostrov company, specializing in trout cultivation and paying serious attention to the implementation of modern means of automatization and artificial intelligence in technological processes of industrial aquaculture. Full-scale experiments were carried out and images of fishes were collected in a transparent narrow pipe directed by a stream of water, and in air while moving on a conveyor belt. Further research will be aimed at developing model-algorithmic and software necessary for testing the proposed mathematical models and optimizing options for the techno-logical map of video analytics system. |