老百姓的日常餐桌上總少不了魚,大快朵頤背后,您是否想到過,這些海產(chǎn)品通常都經(jīng)過水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)的科學(xué)養(yǎng)殖處理,且肉感鮮美,安全可靠。
然而,水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)的大多數(shù)工作仍舊大量依靠人力,工人需要在潮濕環(huán)境下進行高強度的漁業(yè)作業(yè),造成了鮮有年輕人愿意從事這類繁重、惡劣的工作。因此實現(xiàn)水產(chǎn)養(yǎng)殖的自動化流程,對水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)來說是極大的需求。
水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)的一個主要賣品就是魚,包含各種魚類的魚苗和成魚。魚苗通常會被進行飼養(yǎng),直到養(yǎng)成成魚后再賣出。成魚則是會被放進池塘中進行觀察飼養(yǎng)。由于魚苗的個體小,在一個水盆里很難判斷魚苗的數(shù)量,因此需要通過視覺目標檢測的方法來對魚苗計數(shù)。在國內(nèi)、國外都有成熟的魚苗計數(shù)器來對魚苗的數(shù)量進行計數(shù),有較高的準確率,但是卻很少有成熟的、針對成魚的計數(shù)產(chǎn)品。
來自華南理工大學(xué)自動化科學(xué)與工程學(xué)院的研究生林銳描述說:“一方面,成魚的活動性要比魚苗強得多,使得成魚在不同時刻可能有不同的姿態(tài),給視覺檢測造成困擾;另一方面,成魚之間相互重疊遮擋的情況更為明顯,較難從二維圖像中判斷魚遮擋重疊時的數(shù)量情況?!?/p>
用實例分割模型對成魚計數(shù)
作為校企合作項目,林銳和他的小伙伴們一起,與某水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)合作,目標是幫助企業(yè)在放魚作業(yè)時能了解魚的數(shù)量和大致重量。
本項目的應(yīng)用場景是:水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)將采購的魚裝在車廂中,并載回到養(yǎng)殖場,將車廂和放魚槽連接,放魚槽另一端連接池塘,放魚槽上安裝了本項目的魚計數(shù)和估重系統(tǒng)。打開車廂的閘門,將魚放進放魚槽并流向池塘,該系統(tǒng)則開始對魚進行計數(shù)和估重,并將結(jié)果上傳到后臺服務(wù)器中。
圖1放魚槽示意圖
圖 1 中的 ① 即為NVIDIAJetson Xavier NX設(shè)備,② 為攝像頭,① 和 ② 組成了本項目的硬件設(shè)備。③ 為該項目的實驗對象。④ 為該項目所需要的放魚槽設(shè)備。
林銳和他的隊員們決定,使用深度學(xué)習(xí)實例分割算法作為魚的目標檢測模型?!皩嵗指钍钦Z義分割和目標檢測的集成,它具有目標檢測的功能,同時能對目標進行像素級的分割?!绷咒J介紹說。
利用圖像中的一些語義信息,來幫助模型對相互遮擋重疊的魚進行識別,從而使算法能更好地對成魚進行計數(shù)。利用實例分割模型得到的目標掩膜,可以建立目標像素面積和重量的一個線性模型,通過這個模型得到魚的估計重量,幫助企業(yè)能較好地了解這一批次魚的數(shù)量和重量。
在算力和成本中達到最佳平衡
同學(xué)們利用現(xiàn)場收集的上千張魚的圖片作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,部分圖片如圖 2 所示。
圖 2訓(xùn)練集圖片
利用收集的魚類數(shù)據(jù)集訓(xùn)練算法,使用了 PyTorch1.4 框架,CUDA10.0以及NVIDIA GPU進行訓(xùn)練,并且算法的 Backbone 層修改為 ResNet18。在訓(xùn)練完算法之后,先將模型轉(zhuǎn)化為 ONNX 格式,將模型權(quán)重導(dǎo)出為 wts 格 式,并通過TensorRT框架實現(xiàn) YOLACT 算法的加速引擎。部署到 Jetson Xavier NX 上使用的是 C++ 語言,然后使用了 Qt 開源框架搭建了一個人機操作界面,并且移植到 Jetson Xavier NX 平臺上。
“由于本項目用到實例分割算法,需要算力較高的設(shè)備?!绷咒J說,權(quán)衡了成本后,最終選擇 NVIDIA Jetson Xavier NX。它擁有 384 個 CUDA 核心以及 48 個Tensor核 心,Volta架構(gòu),在 INT8 數(shù)據(jù)格式下可以達到 21TOPS 的算力,在 FP16 數(shù)據(jù)格式下可以達到 10TOPS 的算力。
將整個 Qt 程序移植到 NVIDIA Jetson Xavier NX 設(shè)備上,最后的呈現(xiàn)效果如圖 3 所 示。
圖 3Jetson Xavier NX 界面顯示
“雖然本項目主要研究成魚的計數(shù)和估重,只是水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)中的一個簡單環(huán)節(jié), 但是本項目的技術(shù)可以推廣到水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的其他工作任務(wù),”林銳說,“國內(nèi)的水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)大多是勞動密集型企業(yè),大多數(shù)工作需要人力來完成。因此,通過引進一些智能科技,幫助水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)打造自動化流水線,能提高水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)的經(jīng)濟收益和工作效率。這將有利于原型機產(chǎn)品的推廣和研發(fā),并打開一個新的市場?!?/p>
給 Jetson 開發(fā)者們的建議
作為資深開發(fā)者,已經(jīng)使用了好幾代 NVIDIA Jetson 產(chǎn)品的林銳說:“Jetson 系列有多個不同型號的設(shè)備,適用于不同的應(yīng)用場景和需求。因此,在選擇 Jetson 設(shè)備時,需要根據(jù)自己的需求選擇合適的設(shè)備?!?/p>
“作為 NVIDIA Jetson 用戶,需要深入了解設(shè)備的功能和性能,學(xué)習(xí)優(yōu)化代碼以實現(xiàn)更好的性能。與此同時,Jetson 擁有一個活躍的社區(qū),包括開發(fā)者、用戶和愛好者。加入社區(qū)可以獲得幫助、分享經(jīng)驗和學(xué)習(xí)新技能。Jetson 社區(qū)還有許多活動和比賽,可以幫助用戶提高技能,認識到更多的應(yīng)用場景?!?/p>
審核編輯 :李倩
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原文標題:Jetson 百萬開發(fā)者故事 | NVIDIA Jetson 助力水產(chǎn)養(yǎng)殖企業(yè)打造自動化流水線
文章出處:【微信號:NVIDIA_China,微信公眾號:NVIDIA英偉達】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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