鱼ID
用于生态系统观测的自动鱼类视频分析
“ FishIdentification”项目涉及高分辨率水下录像中鱼的自动计数和识别。 即将开发的系统旨在代替专家进行的手动且非常耗时的视频分析。 目的是使生态系统的变化可见,以便能够对负面发展做出React。
动机
对鱼类群落的研究对于了解人为和自然影响对海洋生物的影响非常重要。 这些影响包括栖息地丧失,污染,过度捕捞和气候变化。 了解这些相互关系对于制定有效的海洋鱼类养护措施是必要的,因为这些鱼类不仅是全球海洋系统的重要组成部分,而且还是人类重要的(粮食)资源。 作为破坏性和提取性方法的替代方法,水下视频调查越来越多地用于研究海洋生物。 为此,可以使用远程操作系统或潜水员系统。 使用此类系统时的主要任务是分析大量视频材料。 为此,必须识别,计数和测量每个视频上的单个鱼。 当前,该评估是由专家手动完成的。 这种复杂的过程非常耗时,因此成本
2022-11-05 19:07:39
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TeX
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