طور باحثون من جامعة السلطان قابوس بالتعاون مع مؤسسات أخرى نظامًا جديدًا يُدعى "ستيريو جيو بوكس" (StereoGeoBox) لتقدير أبعاد الأسماك ووزنها في الوقت الفعلي دون الحاجة إلى رسم خرائط عمق كاملة للمشهد تحت الماء.
آلية عمل النظام
يستخدم النظام كاميرتين متزامنتين وخوارزمية "يولو 11" (YOLO11) للذكاء الاصطناعي لتحديد الأسماك في الصور المزدوجة، ثم يحسب العمق من العلاقة الهندسية بين الإطارات المحيطة بالأسماك المكتشفة. وتُغذى الطول والعرض المقدران في نموذج تعلم آلي من نوع "إكس جي بوست" (XGBoost) للتنبؤ بالوزن.
نتائج التجارب
أجرى الباحثون تقييمًا للنظام باستخدام أسماك البلطي مراقبة على مدى 15 شهرًا عبر أربع مراحل نمو (2، 3، 6، و15 شهرًا). وأظهرت النتائج أن النظام حقق أقل أخطاء تقديرية أو قريبة منها مقارنة بالطرق التقليدية، مع عدد أقل من القيم الشاذة. في اختبار محكم لأسماك بطول مرجعي 15.30 سم، بلغ متوسط التقدير 15.25 سم.
أداء فوري وكفاءة حسابية
أثبت النظام قدرته على العمل في الوقت الفعلي؛ حيث عالج 25.40 إطارًا في الثانية بزمن استجابة 28.2 ميلي ثانية واستخدام ذاكرة معالج رسوميات 17.7 ميغابايت، باستخدام كاميرا "إف دي" ومنصة "إنفيديا جيتسون ثور". كما حافظ على دقة معقولة تحت ظروف إضاءة متغيرة وفقاعات أكسجين وعكورة مائية، وإن انخفضت القياسات القابلة للاستخدام عند تدهور بصري حاد.
نموذج أولي متكامل
جمع النموذج الأولي بين كاميرات تحت الماء، وحوسبة حافة، ولوحة معلومات سحابية، مما يتيح تسجيل تقديرات نمو الأسماك وعرضها عن بعد. غير أن الدراسة لم تُظهر عدًا تلقائيًا لكل سمكة أو تقدير كتلة حيوية مستقلة للمزرعة بأكملها، إذ عولجت الإطارات بشكل منفصل مما قد يؤدي إلى رصد السمكة نفسها أكثر من مرة.
خطوات مستقبلية
أكد الدكتور سعيد العبري، المؤلف المراسل من جامعة السلطان قابوس، أن النظام يقلل المتطلبات الحسابية بتقدير العمق فقط حيث تُكتشف الأسماك، مع الحفاظ على السرعة والدقة اللازمتين للمراقبة الآنية. وشارك في البحث قسم الهندسة الكهربائية والحاسوب بجامعة السلطان قابوس، وجامعة عبدالله السالم في الكويت، ووزارة الزراعة والثروة السمكية والموارد المائية في عُمان. ونُشر البحث في دورية "الحاسوب والإلكترونيات في الزراعة" في 23 أكتوبر 2026.
