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2019-11-07 15:44:52

用人工智能了解深海图像

导读 在海洋研究期间产生越来越多的数据和图像。为了能够科学地评估图像数据,自动化程序是必要的。研究人员现在首次开发了可持续海洋图像分析的

在海洋研究期间产生越来越多的数据和图像。为了能够科学地评估图像数据,自动化程序是必要的。研究人员现在首次开发了可持续海洋图像分析的标准化工作流程。

对海洋研究越来越重要的是对大量数据的评估越来越重要。在深海独立进行测量的潜水机器人或自主水下航行器现在可以记录大量高分辨率图像。为了以可持续的方式科学地评估这些图像,必须在数据采集,管理和数据管理中满足许多先决条件。“在过去三年中,我们开发了一个标准化的工作流程,可以系统地和可持续地科学地评估大量的图像数据,”由教授博士领导的“深海监测”工作组的Timm Schoening博士解释说。 GEOMAR的Jens Greinert。这背景是JPIOceans“Mining Impact”项目。ABYSS自主水下航行器配备了一个新的数码相机系统,用于研究太平洋锰结核周围的生态系统。通过这种方式收集数据,工作流程首次设计和测试。结果现已发表在国际期刊上科学数据。

该过程分为三个步骤:数据采集,数据管理和数据管理,每个步骤都应完成定义的中间步骤。例如,重要的是指定如何设置摄像机,捕获哪些数据,或者哪些照明对于能够回答特定科学问题是有用的。特别是,还必须记录潜水机器人的元数据。“对于数据处理,必须将摄像机的图像数据与潜水机器人的元数据联系起来,”Schoening说。例如,AUV ABYSS自动记录其位置,潜水深度和周围水的特性。“所有这些信息必须与相应的图像相关联,因为它为后续评估提供了重要信息,”Schoening说。一项艰巨的任务:ABYSS在大约30次潜水中收集了超过500,000张海底图像。团队专门为此目的开发的各种程序确保了数据的整合。这里,移除了不可用的图像材料,例如具有运动模糊的图像材料。

现在所有这些流程都是自动化的“然而,在此之前,需要大量耗时的步骤,”Schoening说。“现在,该方法可以转移到任何项目,即使是其他AUV或相机系统。”以这种方式处理的材料然后永久地为公众提供。

最后,在GEOMAR上使用专门开发的算法“CoMoNoD”形式的人工智能进行评估。它会自动记录照片中是否存在锰结核,大小和位置。随后,例如,可以组合各个图像以形成更大的海底地图。工作流程的下一次使用和新开发的程序已经计划好了:明年春天的下一次探险将朝着锰结核的方向进行,图像材料的评估将直接在船上进行。“因此,我们将携带一些特别强大的计算机与我们在一起,”Timm Schoening说。