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Titelaufnahme

Titel
Entwicklung einer Software zur automatisierten Objekterkennung in videoüberwachten Fischaufstiegen / eingereicht von Frederik Kratzert
VerfasserKratzert, Frederik
Betreuer / BetreuerinMader, Helmut
ErschienenWien, September 2016
Umfangix, 104 Seiten : Illustrationen, Diagramme, Karten
HochschulschriftUniversität für Bodenkultur Wien, Univ., Masterarbeit, 2016
Anmerkung
Mit englischer Zusammenfassung
SpracheDeutsch
DokumenttypMasterarbeit
Schlagwörter (DE)Fischaufstiegshilfe Monitoring Objekterkennung Objektverfolgung Bildklassifizierung
Schlagwörter (EN)fish pass monitoring object detection object tracking image classfication
Schlagwörter (GND)Fischaufstieg / Monitoring / Software
URNurn:nbn:at:at-ubbw:1-22428 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist frei verfügbar
Dateien
Entwicklung einer Software zur automatisierten Objekterkennung in videoüberwachten Fischaufstiegen [6.38 mb]
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Nachweis
Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Eines der großen Anliegen der europäischen Wasserrahmenrichtlinie ist es, das Kontinuum der europäischen Flüsse zu erhalten bzw. wieder herzustellen. Eine gängige Methode zur Wiederherstellung des Kontinuums ist der Bau von Fischaufstiegshilfen (FAH). Im Anschluss an den Bau wird dem Betreiber in der Regel ein Funktionsmonitoring vorgeschrieben. Dabei soll nachgewiesen werden, dass alle im Gewässer vorhandenen Fischarten die gebaute Anlage nutzen. Ein dafür gängiges Verfahren ist das Reusenmonitoring, das jedoch oft einen erheblichen zeitlichen, personellen und finanziellen Aufwand darstellt. Das neu entwickelte FishCam-System ist ein Versuch den Stress für die Fische bzw. die Auswirkungen des Monitorings auf die Fischwanderung zu reduzieren und gleichzeitig Kosten sowie Personalaufwand des Monitorings zu senken. Die Grundidee ist, die Wanderung der Fische in der FAH mit einem Unterwasser-Kamerasystem zu erfassen und die aufgezeichneten Videos mithilfe einer Software automatisch auszuwerten. Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung der Software, die FishNet getauft wurde. Es werden im Rahmen dieser Masterarbeit die entworfene Programmstruktur von FishNet, sowie alle bisher implementierten Funktionen, vorgestellt. Zu den bereits implementierten Funktionen zählen unter anderem das Erkennen und Verfolgen von Objekten in Videos und das Klassifizieren der Objekte als „Fisch“ oder „kein Fisch“. Das FishCam-System wird, parallel zur Entwicklung von FishNet, bereits in einer Vielzahl von FAH in ganz Österreich für das Monitoring eingesetzt. Alleine die automatische Aussortierung der Videos, die keinen Fisch enthalten, sorgte für eine enorme Reduzierung des manuellen Arbeitsaufwands. Insgesamt wurden bisher über 1,3 Millionen Videos ausgewertet, wovon nur ca. 4.5 % der Videos tatsächlich zumindest einen Fisch enthielten.

Zusammenfassung (Englisch)

One of the main objectives of the European Water Framework Directive the preservation and restoration of the continuum of European river networks. Regarding vertebrate migration, fish passes are a measure which is widely used in order to overcome anthropogenic constructions. In practice, the functionality of almost every newly built fish pass has to be assessed through monitoring. The monitoring aims to prove that the fish pass is used by all relevant fish species in the river system. Traditionally this is done by fish trap monitoring, which involves a lot of time and cost-intensive field work. The newly developed FishCam-System tries to minimize the cost of monitoring, while at the same time reducing the stress induced on the fish. The main idea is to observe the fish migration using an underwater camera system and automatically analyze the recorded videos with the help of a special software. This master thesis deals with the development of such a software, named FishNet. It provides an overview of the general structure of FishNet as well as a detailed description of the implemented functions. These include object detection and tracking as well as object classification (fish or no fish). While FishNet is still under development, the entire FishCam-System is already in active use for monitoring in a large number of fish passes across Austria. Over 1.3 million videos have been analyzed by FishNet to date, 4.5 % of which contained at least one fish. Thus FishNet, in its current state, has already proven to be able to reduce the manual effort of fish monitoring considerably by sorting out all the videos not containing any fish.