~2~Проект ~p~Система компьютерного зрения для подсчета рыбы при пересадке между бассейнами рыбоводного хозяйства. Рыба проходит через участок трубопровода с камерой и подсветкой, а оператор наблюдает за подсчетом в реальном времени. ~2~Задача ~p~При сортировке и пересадке необходимо учитывать количество рыб и их размер. Поток движется быстро, а одна и та же особь может попадать в несколько последовательных кадров. ~p~Поэтому распознавания рыбы на отдельном изображении недостаточно: нужен трекинг, исключающий повторный учет.

~2~Решение ~p~Модель YOLOv5 обучена находить рыбу в видеопотоке и различать размерные группы: мальков, средних и крупных особей. ~p~Трекинг связывает обнаружения на последовательных кадрах, определяет движение объектов и предотвращает двойной подсчет. ~p~Точка контроля оснащена камерой, подсветкой и серверной обработкой. Расчетная производительность, предусмотренная техническим заданием, составляет до 1500 рыб в минуту. При превышении порога избыточные вычисления ставятся в буфер и обрабатываются позднее. ~2~Интерфейс оператора ~p~Оператор задает исходный и целевой бассейны, видит текущие показания по камерам и получает предупреждение при слишком плотном потоке. ~p~Статистику за выбранный период можно выгрузить в Excel.

~2~Результаты ~p~Точность подсчета на контрольных партиях составила 99,78% при сравнении с предварительным ручным подсчетом. ~p~За девять месяцев после внедрения производительность рыбоводной фермы выросла на 14%.