高整合度低耗電之水下觀測裝置

簡介
全球及台灣蝦子養殖產業發達，但傳統養殖方法費時耗力，急需使用科技化養殖技術，透過水下影像觀測、水質監測以及智慧化分析、管理，可降低成本並提高產量。為克服養殖池中低能見度的特性，本計畫將結合AI深度學習以及VLSI設計技術，發展一套高整合度、低耗電、低頻寬之智慧水下觀測系統，藉以取得清晰的水下影像，有助於蝦子特徵與環境狀況的辨識及分析，進而隨時掌控蝦子的育成狀況，達成智慧化、自動化的水產養殖決策與管理。計畫前兩年將開發基於深度神經網路之蝦子影像偵測與辨識系統以及可重置式深度神經網路硬體加速電路，使得水下攝影裝置具有辨識及分析能力，僅記錄及傳送有用的影像或資料，以減少需要的網路頻寬、儲存空間與電力消耗，並且減輕後續影像監控與分析的工作量。此外，針對養殖池中水質混濁與低能見度的特性，計畫第三年將開發基於深度神經網路之超解析度影像重建技術，以及能夠有效改善水下影像品質的高效率、低成本影像強化電路，以提升影像可用性以及蝦子辨識率。計畫第四年則將先前開發的軟硬體與視訊編碼電路整合成為完整的嵌入式系統，降低水下觀測裝置整體成本，並在戶外養殖場域驗證智慧化水下觀測及管理系統。