Шувалов Н.

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА КОЛИЧЕСТВЕННОГО УЧЁТА РАДУЖНОЙ ФОРЕЛИ НА КОНВЕЙЕРНОЙ ЛИНИИ

Резюме: В работе рассматривается задача учёта радужной форели в рыбоводческом хозяйстве при её перемещении из выращивающих бассейнов на перерабатывающие линии. Распознавание образов производится на основе методов машинного обучения. Для решения задачи детектирования форели применяется архитектура нейросети семейства YOLO, в частности модель YOLOv7. Для отслеживания траектории движения форели на конвейерной ленте применяется алгоритм отслеживания — StrongSORT. Количественный учёт задетектированных объектов выполняется при пересечении виртуальной линии.

Ключевые слова: компьютерное зрение, конвейер, радужная форель, подсчёт, YOLO,YOLOv7, StrongSORT.

N. Chouvalov

AUTOMATED SYSTEM FOR QUANTITATIVE ACCOUNTING OF RAINBOW TROUT ON THE CONVEYOR LINE

Summary: An automated computer-vision system is presented for accurate counting of rainbow trout moving from grow-out ponds to a processing conveyor. The solution leverages YOLOv7 for fast and precise fish detection, while StrongSORT provides robust multi-object tracking. Counting is triggered when unique tracks cross a virtual region-of-interest (ROI) line, thereby eliminating double counts.

Keywords: YOLOv7, StrongSORT, computer vision, conveyor, rainbow trout, counting.

DOI: 10.34219/2078-8320-2025-16-3-98-104