PHÂN LOẠI CÁ TRONG THỜI GIAN THỰC BẰNG AI

Bối cảnh

• Việc nhận diện và phân loại cá có ý nghĩa quan trọng đối với ngư dân, nhà nghiên cứu và các hoạt động quản lý nguồn lợi thủy sản
• Trong thực tế, việc xác định loài cá bằng quan sát thủ công thường mất thời gian và dễ nhầm lẫn
• Vì vậy, cần một hệ thống có thể hỗ trợ phân loại cá nhanh chóng và chính xác ngay từ hình ảnh
• Cần xây dựng một mô hình có khả năng nhận diện loài cá trong thời gian thực
• Hệ thống không chỉ phải xác định đúng loài mà còn cần khoanh vùng chính xác đối tượng trong ảnh
• Đồng thời, dữ liệu huấn luyện cần được xử lý phù hợp để không bỏ qua các loài cá hiếm

Giải pháp

• Ứng dụng thị giác máy tính để phân loại cá từ hình ảnh
• Sử dụng mạng nơ-ron tích chập CNN để trích xuất đặc trưng và nhận diện loài cá
• Kết hợp kỹ thuật hồi quy khung bao để xác định chính xác vị trí đối tượng trong ảnh
• Điều chỉnh dữ liệu nhằm xử lý sự mất cân bằng giữa các nhóm loài cá
• Mô hình hoạt động qua nhiều bước: nhận diện các đặc trưng quan trọng của cá, loại bỏ nhiễu nền, chuyển ảnh thành dữ liệu số và tính xác suất cho từng loài
• Dữ liệu hình ảnh được chuẩn bị và tối ưu để mô hình học được cả những loài cá phổ biến lẫn ít gặp
• Kết quả đầu ra bao gồm cả tên loài dự đoán và vùng khoanh đối tượng trên ảnh

Mục tiêu

• Phân loại cá nhanh và chính xác hơn từ hình ảnh
• Hỗ trợ nhận diện cá theo thời gian thực
• Tăng hiệu quả trong việc xác định loài ở cấp họ và cấp loài
• Tối ưu khả năng chạy mô hình trên thiết bị di động

Ứng dụng

• Hỗ trợ ngư dân xác định loài cá ngay tại hiện trường
• Có thể ứng dụng trong nghiên cứu thủy sản, bảo tồn đa dạng sinh học và quản lý nguồn lợi biển
• Tạo tiền đề phát triển thành ứng dụng di động hỗ trợ nhận diện cá thông minh
• Góp phần đưa AI vào các bài toán thực tiễn trong lĩnh vực nông nghiệp và thủy sản