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Gewählte Diplomarbeit / Masterarbeit:

Frederik Fiete Kratzert (2016): Entwicklung einer Software zur automatisierten Objekterkennung in videoüberwachten Fischaufstiegen.
Diplomarbeit / Masterarbeit - Institut für Wasserwirtschaft, Hydrologie und konstruktiven Wasserbau (IWHW), BOKU-Universität für Bodenkultur, pp 104. UB BOKU obvsg FullText

Datenquelle: ZID Abstracts
Abstract:
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.

Beurteilende(r): Mader Helmut

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