Обнаружение рыбы на основе компьютерного зрения по временным рядам акустического обратного рассеяния

 photo AZFP_zpsqp7dthtd.jpeg

Эхограмма AZFP, показывающая акустическое обратное рассеяние

ASL Environmental Sciences объявила о присуждении Гранта по привлечению Совета по естественным наукам и инженерным исследованиям (NSERC) для разработки новых инструментов автоматического или автоматизированного анализа данных акустического зоопланктона (MGFP) с Университетом Виктории и ASL. Это сотрудничество будет возглавлять исследовательская группа д-ра Александра Бранзан Албу из отдела электротехники и вычислительной техники Университета Виктории вместе со специалистами по акустике и дистанционному зондированию ASL.

Кроме того, данные AZFP будут предоставлены д-ром Стефаном Готье из Департамента рыбного хозяйства и океанов Канады, который также поделится опытом в области акустики рыболовства, анализа и интерпретации данных.

Компьютерное зрение и машинное обучение

AZFP обеспечивает высокое временное и пространственное разрешение акустического обратного рассеяния. Благодаря этому гранту усилия будут сосредоточены на разработке методов автоматического обнаружения и классификации обратного рассеяния рыбы по данным AZFP. Доктор Албу и ее команда привносят специальные знания в этот вопрос с опытом работы в области компьютерного зрения и машинного обучения. Традиционные методы обработки AZFP зависят от человеческого зрения и методов визуализации, применение автоматизированных методов будет использоваться для создания объективных классификаций, основанных на обнаружении формы и структуры областей обратного рассеяния. Алгоритмы обнаружения будут протестированы и настроены на наборах данных, содержащих четко определенные косяки рыб, такие как те, которые были получены Тихоокеанской сельдью, мелким пелагическим прибрежным видом, широко распространенным в водах Британской Колумбии.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.