В настоящее время использование киберфизических систем способствует эффективному развитию аквакультуры и контролю водных ресурсов. Такие системы способны обеспечивать оперативный и полный мониторинг состояния самой среды, отслеживание поведения и размеров различных гидробионтов, а также состояние подводной инфраструктуры. Особое значение в этом контексте имеют трубопроводные коммуникации, которые при наличии дефектов или иных неисправностей могут влиять на состояние водной среды. В работе предлагается подход к распознаванию подводных труб и определению их ориентации на видеопотоке с использованием сегментирующей нейросети YOLO и анализа геометрических характеристик сегмента методом главных компонент. Система реализована на встраиваемом вычислительном модуле Jetson Nano и обеспечивает обработку данных в реальном времени. Алгоритм демонстрирует устойчивость к перспективным и масштабным искажениям, возникающим в условиях съёмки с переменной глубины, а также корректно определяет продольную ось объекта даже при его наклоне и изгибах. Предложенное решение обеспечивает ориентирование подводного аппарата вдоль трубопровода, облегчая навигацию и автоматизируя процессы инспекции инженерных коммуникаций в акваториях рыбоводческих хозяйств и других водных объектов.