DHI
Fra annoterede data til automatisk fugletracking
Move har udviklet en AI-baseret videotracker, der automatisk finder og følger fugle og leverer optagelser til DHIs MUSE-system til artsbestemmelse. Arbejdet har omfattet dataannotering, modeltræning, kamerastyring og løbende optimering under udrulningen. I dag fremstiller vi også de færdige trackerservere i vores egen produktion.
- Kunde
- DHI
- Produkt
- AI-baseret videotracker til MUSE-systemet
- Moves rolle
- Dataannotering, AI-modeludvikling, realtidstracking, kamerastyring, systemintegration, test og produktion
Move Innovation er som en forlængelse af vores eget team frem for en traditionel leverandør. De baserer beslutninger på data, analyser og processer, hvilket adskiller dem fra andre konsulenter, der ofte er uerfarne og 'winger'.
Hos Move har de styr på deres faglighed og har de rette kompetencer, hvilket giver os tryghed i samarbejdet. Samtidig er de imødekommende og nemme at tale med så vi kan have en åben dialog. Det gør det nemt at finde gode løsninger sammen.
Mathieu Bulliot
Ingeniør, DHI
De er ikke en stor, anonym forretning og har fokus på et samarbejde frem for en transaktionsbaseret tilgang.
Vi sætter pris på teamets brede kompetencer, de realistiske estimater og den ærlige dialog om budget, tidsplan og eventuelle begrænsninger – også når der er noget, de ikke har prøvet før.
Michael Hass
Beslutningstager, DHI
Fuglemonitorering ved offshore-vindparker
DHI har udviklet MUSE til at overvåge fugle og deres bevægelser ved vindparker. Systemet kombinerer sensorer og dataanalyse, mens MUSE AI tilføjer automatisk artsbestemmelse.
Informationerne kan bruges til at understøtte beskyttelsen af udvalgte fuglearter, blandt andet ved at sænke hastigheden eller standse enkelte vindmøller, når der er risiko for kollision.
Moves videotracker bidrager med de optagelser, som føres videre til artsbestemmelsen i MUSE.
Fra fugl i bevægelse til brugbar video
DHI havde behov for en løsning, der automatisk kunne finde og følge fugle i realtid.
Fuglene kan være små i billedet, bevæge sig hurtigt og befinde sig langt fra kameraet. Opgaven krævede derfor et tæt samspil mellem AI-modellen, den løbende tracking og kameraets bevægelser, så fuglen kunne fastholdes i optagelsen.
Annoterede data som grundlag for AI-modellen
En central del af udviklingen var at skabe datagrundlaget for modeltræningen.
Billedmateriale blev annoteret, så fuglene blev markeret i de data, modellen skulle lære af. Annotering og træning indgik dermed som en del af arbejdet med at udvikle en model, der kunne finde fugle i kamerabilledet.
Modeludviklingen blev koblet tæt til den samlede løsning: Detektionerne skulle kunne bruges til at styre kameraet og skabe brugbare videosekvenser.
Løbende optimering under udrulningen
AI-modellen blev videreudviklet, efterhånden som løsningen blev rullet ud.
Optagelser og erfaringer fra den praktiske anvendelse gav grundlag for at vurdere modellens adfærd og arbejde videre med datagrundlag, annotering og træning. Udviklingen fortsatte dermed gennem en løbende proces, hvor erfaringer fra installationerne blev ført tilbage til modellen.
Det gjorde det muligt at forbedre løsningen med udgangspunkt i de situationer, den faktisk mødte.
AI og kamerastyring i realtid
Trackerserveren styrer et PTZ-kamera, som kan dreje, vippe og zoome. Løsningen finder fuglen, zoomer ind og følger dens bevægelser automatisk, mens videosekvensen optages.
AI-behandlingen foregår lokalt på serveren, og løsningen understøtter flere kamerasystemer. Den er udviklet til ubemandet drift på fjerne lokationer med mulighed for fjernovervågning og support.
Fra felttest til produktion
Udvikling og test blev gennemført i tæt samarbejde med DHI. Gennem workshops og fælles felttests blev deres team samtidig klædt på til selv at installere og drifte systemerne.
Efter udviklingsforløbet blev hardwaren optimeret med henblik på skalering. Trackerserverne fremstilles i dag i Moves egen produktion.
Resultatet: en AI-løsning, der udvikles gennem praktisk anvendelse
DHI har fået automatisk fugletracking, som leverer video til MUSE-systemets videre analyse.
Forløbet samler dataarbejde, modeludvikling, software, kamerastyring og hardwareproduktion. Samtidig har den løbende optimering gjort erfaringerne fra udrulningen til en aktiv del af løsningens videreudvikling.
Teknologier og kompetencer
AI og data
- Dataannotering og opbygning af træningsgrundlag
- Træning og løbende optimering af AI-modeller
- Objektdetektion og tracking i realtid
Kamera og integration
- Automatisk PTZ-kamerastyring og Edge AI
- Integration med DHIs MUSE-system
Drift og produktion
- Felttest, fjernovervågning og support
- Produktionsmodning og fremstilling af trackerservere
Skal jeres AI-løsning fungere uden for laboratoriet?
Vi hjælper med hele forløbet fra data og modeltræning til software, hardware og produktion – med løbende forbedringer baseret på erfaringerne fra den praktiske anvendelse.
Ræk ud til os →