Jak wdrożyć AI do inspekcji prac podwodnych i hydrotechnicznych?
Coraz więcej zespołów używa sztucznej inteligencji do dokumentowania i kontroli prac podwodnych i hydrotechnicznych. Wideo 4K, sonar i dane z ROV tworzą bogaty obraz sytuacji pod wodą, ale wymagają spójnego procesu. Pojawia się więc pytanie, jak ułożyć pipeline od danych po wyniki w czasie rzeczywistym.
Poniżej znajdziesz praktyczny przewodnik po Amazon SageMaker. Od przygotowania danych i etykietowania, przez wybór modeli, po wdrożenie na platformie pływającej oraz monitoring jakości. Wszystko w kontekście inspekcji i dokumentacji dla prac podwodnych i hydrotechnicznych.
Jak przygotować dane sonarowe i wideo do treningu w SageMaker?
Zbierz dane do Amazon S3, wyrównaj czas i przygotuj manifesty do treningu i walidacji.
W praktyce najpierw porządkujesz źródła: wideo 4K z ROV, obrazy z sonaru i zdjęcia. Każdemu plikowi nadaj metadane z czasem, lokalizacją i typem sensoru. Długie filmy rozbij na klatki w stałym kroku, na przykład co 0,5 lub 1 sekundę. Dla sonaru zapisz obrazy w postaci 2D, z ujednoliconą rozdzielczością i skalą szarości. Utwórz zbiory train, validation i test rozdzielone po akwenach i warunkach, by uniknąć przecieku danych. Do wstępnego czyszczenia użyj zadań SageMaker Processing, które mogą wywołać narzędzia takie jak FFmpeg i OpenCV. Przygotuj pliki manifestu JSON Lines, które wskazują ścieżki w S3 i metadane klatek. Ułatwi to etykietowanie i trening.
Jak etykietować obiekty w filmach prac podwodnych i hydrotechnicznych?
Skorzystaj z SageMaker Ground Truth i zdefiniuj jasną taksonomię klas oraz reguły oznaczeń.
Ustal, co ma być wykrywane i segmentowane. Typowe klasy to elementy konstrukcji, uszkodzenia, instalacje, liny i sieci, odpady, fauna i flora oraz ROV i narzędzia. Wybierz typy adnotacji: ramki do wykrywania, poligony do segmentacji i ewentualnie punkty kluczowe. Spisz zasady dla obiektów częściowo widocznych, w odblaskach lub we mgle wodnej. Włącz podwójną weryfikację losowej próby etykiet. Użyj aktywnego uczenia, aby model podpowiadał kolejne próbki do oznaczenia. Dzięki temu szybciej zbierzesz wartościowe etykiety przy mniejszym nakładzie pracy.
Jak wybrać model wykrywania w SageMaker do inspekcji podwodnej?
Wykorzystaj gotowe detektory z SageMaker JumpStart i zastosuj transfer learning.
Dla wideo i zdjęć z kamer sprawdzają się detektory obiektów uczące się na klatkach, takie jak modele jednoetapowe o krótkim czasie działania lub dwuetapowe, gdy liczy się precyzja. W przypadku obrazów z sonaru warto sprawdzić modele, które dobrze radzą sobie z niskim kontrastem i szumem. Zasil je obrazami w skali szarości i dopasuj normalizację. Rozpocznij od trenowania na niewielkiej próbce, aby dobrać rozdzielczość wejścia i progi wykryć. Potem stopniowo powiększaj zestaw, warunki i akweny.
Jak trenować modele segmentacji do analizy zdjęć 4K i sonaru?
Tnij 4K na kafelki, używaj segmentacji semantycznej z augmentacją dostosowaną do podwodnych warunków.
Obrazy 4K są ciężkie, więc przed treningiem dziel je na nakładające się kafelki, na przykład 512 lub 1024 piksele. W JumpStart dostępne są architektury segmentacyjne, które dobrze skalują się na dużych obrazach. Zastosuj augmentacje zgodne z realiami: zmiany barwy i balansu bieli, rozmycie, mgłę wodną, ziarno oraz losowe przycięcia. Dla sonaru dodaj transformacje typu szum plamkowy i wzmocnienie kontrastu. Jeśli klasy są nierówne, użyj ważonej funkcji straty i zrównoważonego próbkowania. Trening uruchom na klastrze GPU w SageMaker Training, z mieszanym precyzjonowaniem i zapisem punktów kontrolnych.
Jak wdrożyć inferencję w czasie rzeczywistym na platformie pływającej?
Uruchom model lokalnie na krawędzi i synchronizuj wyniki z chmurą, gdy jest łączność.
W warunkach zmiennego zasięgu sprawdza się podejście hybrydowe. Skonwertuj model do formatu zoptymalizowanego dla urządzenia i wdroż w lekkim kontenerze na jednostce pływającej. Buforuj strumień z ROV, a wyniki zapisuj lokalnie i wysyłaj partiami do chmury. Gdy łącze jest stabilne, możesz korzystać z punktów końcowych SageMaker do dodatkowych analiz. Oddziel usługę wykrywania w czasie rzeczywistym od usługi raportowej, aby nie blokować pracy operatorów.
Jak monitorować jakość modeli i wykrywać błędy w inspekcjach?
Zbieraj próbki z produkcji, śledź drift danych i regularnie waliduj wyniki.
Włącz rejestrowanie wejść i wyjść modelu oraz metadanych warunków pracy. Użyj SageMaker Model Monitor do wykrywania zmian rozkładów i anomalii. Definiuj progi jakości, na przykład precyzję wykryć dla wybranych klas. Przewiduj mechanizm human-in-the-loop, który pozwala operatorom oznaczać błędne wyniki. Twórz cykliczne zadania ponownego trenowania z nowymi danymi i zachowuj historię wersji modeli. Logi i alerty kieruj do zespołu terenowego i zespołu danych.
Jak połączyć dane z ROV, sonarów i dokumentacji 4K w pipeline?
Zbuduj pipeline w SageMaker Pipelines i powiąż dane po znacznikach czasu oraz lokalizacji.
Ustal wspólny klucz: czas, identyfikator misji i odcinek akwenu. W S3 utrzymuj spójną strukturę katalogów i metadane w plikach JSON obok obrazów. Pipeline powinien obejmować kroki: import i walidację danych, etykietowanie, trening, ocenę, wdrożenie oraz monitoring. Do łączenia strumieni z ROV i sonaru użyj wyrównania czasu oraz prostych reguł priorytetu źródła. Dla dokumentacji 4K twórz raporty zrzutów klatek z nałożonymi maskami i ramkami. Całość uruchamiaj automatycznie po zakończeniu misji lub według harmonogramu.
Jak zapewnić bezpieczeństwo i zgodność przy inspekcjach podwodnych?
Zastosuj szyfrowanie, kontrolę dostępu i izolację sieci, a także jasne zasady retencji danych.
Dane w spoczynku szyfruj kluczami zarządzanymi, a w transmisji chroń je protokołami szyfrowanymi. Dostępy nadawaj zgodnie z zasadą najmniejszych uprawnień i stosuj role tylko do niezbędnych zadań. Uruchamiaj punkty końcowe w prywatnych sieciach i ogranicz ruch do zatwierdzonych usług. Ustal okresy przechowywania nagrań z inspekcji oraz zakres anonimizacji wrażliwych metadanych, na przykład dokładnych współrzędnych. Prowadź audyt działań i wersjonowanie modeli, aby mieć pełny ślad zmian.
Dzięki takiemu podejściu sztuczna inteligencja realnie wspiera prace podwodne i hydrotechniczne. Pipeline w SageMaker porządkuje dane, skraca czas analizy i podnosi powtarzalność wyników. Najlepsze efekty przynosi iteracyjne wdrażanie, stała kontrola jakości i współpraca operacji z zespołem danych.
Uruchom pilotaż w SageMaker dla inspekcji podwodnych i hydrotechnicznych i zaplanuj pierwszą iterację od danych po wyniki w czasie rzeczywistym.
Zobacz, jak pilotaż w SageMaker może skrócić czas analizy i zwiększyć powtarzalność wyników inspekcji podwodnych dzięki automatycznemu wykrywaniu uszkodzeń oraz synchronizacji danych z ROV i sonaru: https://dalba.pl/.
