Überblick
Das Projekt „FishIdentification“ befasst sich mit der automatischen Zählung und Identifizierung von Fischen in hochauflösenden Unterwasser-Videoaufnahmen. Das zu entwickelnde System soll die manuelle und äußerst zeitaufwendige Videoanalyse durch Experten ersetzen. Ziel ist es Veränderungen im Ökosystem sichtbar zu machen, um so auf negative Entwicklungen reagieren zu können.
Aus technischer Sicht stellt diese Aufgabe ein schwieriges Problem dar. Die Fische befinden sich in einer komplexen Umgebung und die verschiedenen Fischspezies weisen eine große Ähnlichkeit auf. Als Lösungsansatz werden zurzeit aktuelle Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz und der Bildverarbeitung untersucht und weiterentwickelt.

Motivation
Die Untersuchung von Fischgemeinschaften ist wichtig, um den Einfluss von menschlichen und natürlichen Effekten auf Meereslebewesen zu verstehen. Solche Effekte sind zum Beispiel der Verlust von Lebensraum, Verschmutzung, Überfischung und der Klimawandel. Das Wissen über diese Zusammenhänge ist erforderlich, um effektive Schutzmaßnahmen für Meeresfische zu entwickeln, denn diese Fische sind nicht nur ein wichtiger Teil des globalen Meeressystems, sondern auch eine bedeutende (Nahrungs-)Ressource der Menschheit.
Als eine Alternative zu destruktiven und extraktiven Methoden finden Unterwasser-Videoaufnahmen immer mehr Anwendung zur Untersuchung des Meereslebens. Hierbei kommen entweder ferngesteuerte Systeme oder Tauchersysteme zum Einsatz. Eine Hauptaufgabe bei der Verwendung von solchen Systemen ist die Auswertung von großen Mengen an Videomaterial. Hierzu müssen die einzelnen Fische auf jedem Video identifiziert, gezählt und vermessen werden. Zurzeit wird diese Auswertung manuell von Experten durchgeführt. Diese aufwendige Prozedur ist sehr zeit- und daher kostenintensiv. Automatische Methoden, die eine schnelle Analyse ermöglichen, würden zu einer größeren Anzahl von Stichproben im Feldversuch führen. Durch diese große Anzahl von Stichproben steigt die statistische Aussagekraft der analysierten Daten und Forscher sind in der Lage, bedeutende Veränderungen des Ökosystems zu erkennen. Hierdurch können dann Maßnahmen, wie z.B. die Einrichtung von Schutzzonen, zur Erhaltung eines gesunden Meeressystems getroffen werden.

Kooperation
Dieses Projekt findet in Zusammenarbeit mit der Universität Zadar in Kroatien (Dr. Claudia Kruschel) und der Computer Vision Group der Universität Jena (Prof. Dr. Joachim Denzler) statt.

Veröffentlichungen
Croatian Fish Dataset: Fine-grained classification of fish species in their natural habitat
SeaCLEF 2016: Object Proposal Classification for Fish Detection in Underwater Videos

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