Underwater and in the Cloud

26.09.2017 - European Marine Biology Symposium (EMBS) | Piera, Slovenia

Das vorgestellte System soll die automatische Zählung und Artenbestimmung von Fischen in Videoaufnahmen ermöglichen und in  Zukunft die äußerst zeitaufwendige manuelle Inspektion der Videos ablösen. Hierdurch könnten erstmalig alle gesammelten Bilddaten ausgewertet werden, um aussagekräftige Statistiken zu erhalten und Veränderungen im Ökosystem sichtbar zu machen.

Die Methode zur automatischen Auswertung  der Fischvideos basiert  auf einem Ansatz zum lebenslangen maschinellen Lernen. Hierbei fordert die Software immer wieder Annotationen von einem menschlichen Experten an, um mehr über die Fischerkennung zu lernen. Da das biologische Know-How bei diesem Projekt von Experten aus Kroatien kommt, wurde ein web-basiertes Tool (L3P – LifeLong Leraning Portal) für die Sammlung von Annotationen verwendet. Der Auswertungsalgorithmus wird hierbei direkt in der Cloud ausgeführt und kann über eine Weboberfläche gesteuert werden.

Das vorgestellte System wurde in Kooperation mit der Computer Vision Group Jena und der Universität Zadar entwickelt. Folgende Personen waren an der Forschungsarbeit beteiligt: Prof. Dr. Viviane Wolff (HS Fulda), Prof. Dr. Klaus Fricke-Neuderth (HS Fulda), Prof. Dr. Joachim Denzler (Uni Jena),  Jonas Jäger (HS Fulda), Dr. Claudia Kruschel (Uni Zadar), Prof. Dr. Stewart T. Schultz (Uni Zadar), Dubravko Pejdo (Uni Zadar).

Weitere Informationen zu aktuellen Forschungsarbeiten auf dem Gebiet der Computer Vision am Fachbereich ET finden Sie HIER. Studentische Projekte (Fallstudien, Bachelorarbeiten, Masterprojekte, Masterarbeiten…) zum Thema Computer Vision (auch embedded) und Webentwicklung sind jederzeit möglich. Bei Interesse schreiben Sie bitte eine E-Mail an: jonas.jaeger(at)et.hs-fulda.de

AbstractHIER