BoatVision est une solution de vision artificielle conçue spécifiquement pour la sécurité des petits bateaux de plaisance naviguant sur les eaux intérieures. Contrairement aux systèmes existants comme les échosondeurs, cartes électroniques ou lidars qui ne détectent pas efficacement les obstacles de surface tels que les troncs d'arbres immergés ou les nageurs, cette technologie utilise des caméras couplées à des réseaux de neurones pour analyser en continu l'environnement aquatique. Le système identifie les menaces potentielles à distance suffisante pour permettre des manœuvres d'évitement, cruciales notamment à vitesse élevée où chaque seconde compte.
Le système fonctionne avec un ensemble de réseaux neuronaux basés sur Yolo11 et la bibliothèque Ultralytics, capable de détecter et classifier des objets en moins d'une seconde. Il distingue différents types d'obstacles (personnes, troncs, oiseaux, autres bateaux) et génère trois niveaux d'alerte : vert pour les objets inoffensifs, jaune pour ceux nécessitant une attention, et rouge pour les situations critiques. BoatVision se décline en trois versions adaptées aux différents besoins et budgets, de la version Lite économique à la version Pro avec détection nocturne et mesure précise des distances.
Le projet, issu de l'écosystème technologique russe et participant à l'initiative Archipel 2025, s'appuie sur une base de données de plus de 500 000 images collectées pendant trois ans dans diverses régions de Russie. L'entraînement des modèles continue d'être amélioré pour faire face aux conditions difficiles comme la pluie, le brouillard, les reflets et les mouvements de houle. Bien que les métriques actuelles soient excellentes (99% pour la détection des personnes et troncs), l'équipe travaille à optimiser les performances computationnelles tout en maintenant des coûts abordables pour le marché des bateaux de plaisance.