參賽團隊名稱:SmartFish
提案動機
海洋大學AIoT養殖團隊在箱網養殖有不錯的成果,於外海箱網養殖完成魚隻身長體重量測模組和魚隻行為分析模組,團隊看到近年觀賞魚的智慧養殖需求,開始開發相關觀賞魚監測技術,遇到一個問題是標記魚隻需要很多的時間,所以提出自動標記系統去解決這項問題。
在進行影像處理時需要大量的標記資料,才能夠有更好的辨識成功率,但是在進行標記資料這個環節需要花費大量的時間成本以及人力成本,由於研究人員在進行標記大量的資料時往往會隨著專注力的下降而導致標記的效率遞減。
本研究透過提出一個自動標記系統,該方法可以自動標記資料,將應用在魚隻的標記,現有的是要透過人去進行大量的標記,研究人員頂多數百張就已經是非常厲害的了,可是我們的自動標記可以達到數萬張,這已經是一個人一天標記數量的好幾倍了,最後透過這麼大量的標記資料,可以提升魚隻訓練模型時的標記資料。
本系統的優點是可以節省人力成本,自動標記系統是透過OpenVINO去實現的,在Intel的OpenVINO就可以有很高速的進行處理,以往都是透過訓練好的模型再去標記訓練好的模型,現在我們透過OpenVINO的技術去進行自動標記,可應用在邊緣運算,把魚隻辨識導入在邊緣運算的主機去進行處理。
使用之軟硬體
A. 硬體
- SKY 3 – 3I110HW I7-1185GRE高階處理器
B. 軟體
- Ubuntu:20.04
- Python:3.9.7
- OpenVINO:2021.4 LTS
- YoLoV5