تسجيل رفاهية وسلوك الأسماك باستخدام الرؤية الحاسوبية
تطبيق الرؤية الحاسوبية لتسجيل الرفاهية يستخدم خوارزميات مدربة للتعرف على الصور لتحليل لقطات الكاميرات تحت الماء لتقييم مؤشرات مثل حالة الزعانف، أنماط السلوك السباحي، شدة استجابة التغذية، والآفات أو التشوهات المرئية تلقائيًا. يحول هذا النظام ما كان يتطلب تقليديًا فحصًا بصريًا يدويًا من قبل موظفين مدربين لأخذ عينات من جزء من السكان إلى تقييم آلي مستمر وشامل للسكان يمكنه تحديد المخاوف المتعلقة بالرفاهية الناشئة في وقت مبكر وبشكل أكثر اتساقًا من الفحوصات اليدوية الدورية. يتطلب تدريب نموذج موثوق لتسجيل الرفاهية مجموعة بيانات كبيرة من الصور التي تم تصنيفها بواسطة مقيمين ذوي خبرة تغطي النطاق الكامل للظروف الطبيعية وغير الطبيعية التي يحتاج النموذج إلى التمييز بينها. وعادة ما يكون أداء النموذج خاصًا بالأنواع وحتى بالموقع، حيث تختلف الإضاءة ووضوح المياه وأنماط السلوك النموذجية بما يكفي بين الأنظمة المختلفة بحيث قد يحتاج النموذج المدرب على لقطات نوع واحد أو منشأة واحدة إلى إعادة تدريب أو معايرة قبل أن يعمل بشكل موثوق به على نوع مختلف أو في منشأة ذات مواقع كاميرا وظروف مياه مختلفة بشكل كبير. يمكن أن تكون المؤشرات السلوكية مثل أنماط السباحة غير الطبيعية، الحركة غير المنتظمة، سلوك التجمع أو التكتل غير المعتاد، والخمول، بمثابة إشارة إنذار مبكر تسبق النفوق المرئي أو التشخيص المؤكد للمرض، مما يمنح مراقبة السلوك بالرؤية الحاسوبية قيمة محتملة كمؤشر رئيسي يغذي نماذج التنبؤ بالنفوق واكتشاف الشذوذ بدلاً من مجرد توثيق حالة الرفاهية بعد أن أصبحت المشكلة واضحة بصريًا بالفعل. نظرًا لأن تسجيل الرفاهية يدخل بشكل متزايد في تدقيقات الشهادات وتقييمات استدامة المشترين، يمكن للمزرعة التي تعتمد مراقبة مستمرة للرفاهية مدعومة بالبيانات أن توفر أدلة قابلة للتدقيق على أداء الرفاهية بمرور الوقت بطريقة لا يمكن للتقييم اليدوي الدوري، الذي يعتمد على اللحظات المحددة التي صادفها المقيم، أن يضاهيها في الشمولية.
