Nền kinh tế thủy sản đang ngày một có chỗ mình chỗ đứng vững chắc. Chúng ta không thể phủ nhận rằng giờ đây tại các siêu thị hay khu chợ, các sản phẩm thủy sản đang ngày một đa dạng. Người tiêu dùng hiện nay có rất nhiều sự lựa chọn chứ không hề khó như xưa. Tuy nhiên, để có được một chỗ đứng vững chắc như vậy. Người trong ngành nuôi thủy sản đã phải cố gắng rất nhiều để tìm ra nhiều phương pháp giúp ích. Đặc biệt là phương pháp mới độc lạ 100% này! Không đâu khác chính là phát hiện bệnh trên cá chỉ dựa vào hình ảnh.
Đúng vậy, phương pháp này nghe vừa lạ vừa quen phải không? Tại bài viết này, hãy đồng hành cùng Wwassets tìm hiểu về điều này nhé!
Phương pháp độc lạ trong ngành thủy sản
Chúng ta đã được tiếp cận rất nhiều phương pháp xử lý hình ảnh giúp phát hiện bệnh. Tuy nhiên, để thực hiện được điều này trên cá nuôi hay thủy sản là một mới lạ.
Như đã nói từ trước, nuôi trồng thủy sản là một trong những ngành sản xuất thực phẩm pháy triển nhanh nhất toàn cầu. Cụ thể là dựa vào con số sau:
- 53% tổng số sản lượng cá, động vật không xương
- 97% tổng sản lượng rong biển tính đến năm 2020
Đều phải công nhận rằng dịch bệnh đã có rất nhiều bất lợi đối với cá trong môi trường tự nhiên và cả trong nuôi trồng thủy sản. Mỗi khi cơn dịch bùng lên thì đây là mối đe dọa cho sự phát triển của thủy sản. Có rất nhiều mối đe dọa khiến dịch bệnh tăng, cụ thể như:
- Vi khuẩn
- Vi rút
- Động vật nguyên sinh
- Ký sinh trùng
Trong số đó, chúng gây ra các bệnh truyền nhiễm và gây thiệt hại rất nặng nề cho cá nuôi. Bởi thường cá được nuôi với số lượng lớn nhưng chỉ trong một khu vực nhỏ. Ví dụ như:
- Ao nước
- Bè,…
Chính vì thế, đây cũng là một điều kiện thuận lợi cho sự phát triển và lây lan nhanh chóng của mầm bệnh truyền nhiễm.
Nghiên cứu, phân loại cá hồi nhiễm bệnh
Việc phát hiện bệnh trên cá nuôi nói chung và cá hồi nói riêng là một lĩnh vực nghiên cứu cần được để tâm bởi nó quan trọng. Cùng với đó, Md ShoaibAhmed cùng cộng sự 2021 đã tiến hành nghiên cứu bệnh trên cá. Không những thế, họ còn phân loại bệnh và phát hiện xem liệu chúng có bị nhiễm trùng hay không.
Tất cả đều là nhờ kỹ thuật dựa trên thị giác máy tính. Mục tiêu chính của nghiên cứu cũng chính là phân loại:
- Cá hồi nhiễm bệnh
- Cá hồi không nhiễm bệnh
Các phần trong nghiên cứu
Đây là công việc được chia thành hai thành phần chính
Phần đầu
Đây là phần họ sẽ xử lý hình ảnh và áp dụng kỹ thuật phân đoạn. Trước hết, hình ảnh đầu vào sẽ có kích thước bất kỳ được chuyển đồi và cả phóng đại với kích thước cố định là 600 x 250 pixel. Sau đó hình ảnh sẽ được phân đoạn thành các vùng khác nhauu.
Song song với đó, các ứng dụng của lĩnh vực xử lý ảnh ( image processing), thị giác máy tính và phân đoạn ảnh luôn đóng vai trò cơ bản. Ngoài ra, đây thường là bước được xử lý đầu tiên trong toàn bộ quá trình trước khi thực hiện các thao tác khác ở mức cao hơn. Chẳng hạn như:
- Nhận dạng đối tượng
- Phân đoạn ảnh ( kỹ thuật xử lý ảnh phổ biến )
- Thực hiện việc phân các vùng khác nhau trong một ảnh mà không làm mất thông tin
Phần thứ hai
Tại phần thứ hai, trích xuất các tính năng liên quan để phân loại bệnh với sự trợ giúp của thuật toán SVM. Các hình ảnh nhờ đó mà cũng sẽ được xử lý. Phần đầu tiên sẽ đi qua mô hình SVM này rồi dưa ra kết quả liệu cá có bị nhiễm hay không.
Máy vector hỗ trợ
Cùng với mong muốn đạt được độ chính xác cao, các nhà khoa học cũng sẽ chọn một thuật toán học máy hiệu quả. Đây được gọi là máy vector hỗ trợ – Support Vector Machine ( SVM). Đây được biết tới là một trong cac thuật toán học có giám sát hàng đầu sử dụng trong phân loại.
Các nhà nghiên cứu cũng đã đánh giá khả năng SVM khi được áp dụng với độ chính xác lần lượt là 91,42 với hình ảnh phóng đại. Ngoài ra còn đạt 94,12% cho hình ảnh bình thường.
Đây là kết quả nhằm góp phần gợi ý một hệ thống phát hiện bệnh cá tự động ưu việt dựa trên xử lý hình ảnh.
