समय पर समुद्री जीवों का पता लगाना प्रभावी समुद्र निगरानी, पारिस्थितिकीय अनुसंधान और समुद्री संरक्षण के लिए आवश्यक है। यह अध्ययन जलमग्न वातावरण में समुद्री जीवन की तेज और सटीक पहचान हेतु YOLO-आधारित वस्तु पहचान पद्धति प्रस्तावित करता है। YOLO की एक-चरणीय वास्तुकला का उपयोग करके, प्रणाली उच्च पहचान गति प्राप्त करती है बिना सटीकता से समझौता किए। मॉडल को विभिन्न समुद्री प्रजातियों, जिसमें मछली, कछुए और अन्य जलमग्न जीव शामिल हैं, को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। कम रोशनी, रंग की कमी और पृष्ठभूमि शोर जैसी जलमग्न इमेजिंग चुनौतियों से निपटने के लिए उचित पूर्व-प्रसंस्करण तकनीकों का उपयोग करके इनपुट डेटा की गुणवत्ता बढ़ाई जाती है। प्रशिक्षित मॉडल लाइव वीडियो स्ट्रीम को संसाधित करता है और कम कम्प्यूटेशनल विलंबता के साथ वास्तविक समय में निष्कर्ष करता है। प्रायोगिक मूल्यांकन से पता चलता है कि प्रस्तावित विधि विश्वसनीय पहचान प्रदर्शन और वास्तविक समय दक्षता प्रदान करती है, जो इसे एम्बेडेड सिस्टम, जलमग्न रोबोट और स्वायत्त समुद्री वाहनों में लागू करने के लिए उपयुक्त बनाती है। प्रस्तावित ढांचा सतत समुद्री पारिस्थितिकी तंत्र की निगरानी में योगदान करता है और डेटा-आधारित संरक्षण रणनीतियों का समर्थन करता है।
K et al. (Thu,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।