A Novel Detection Refinement Technique for Accurate Identification of Nephrops norvegicus Burrows in Underwater Imagery

With the evolution of the convolutional neural network (CNN), object detection in the underwater environment has gained a lot of attention. However, due to the complex nature of the underwater environment, generic CNN-based object detectors still face challenges in underwater object detection. These challenges include image blurring, texture distortion, color shift, and scale variation, which result in low precision and recall rates. To tackle this challenge, we propose a detection refinement algorithm based on spatial–temporal analysis to improve the performance of generic detectors by suppressing the false positives and recovering the missed detections in underwater videos. In the proposed work, we use state-of-the-art deep neural networks such as Inception, ResNet50, and ResNet101 to automatically classify and detect the Norway lobster Nephrops norvegicus burrows from underwater videos. Nephrops is one of the most important commercial species in Northeast Atlantic waters, and it lives in burrow systems that it builds itself on muddy bottoms. To evaluate the performance of proposed framework, we collected the data from the Gulf of Cadiz. From experiment results, we demonstrate that the proposed framework effectively suppresses false positives and recovers missed detections obtained from generic detectors. The mean average precision (mAP) gained a 10% increase with the proposed refinement technique.Versión del edito

Image Processing Using FPGAs

This book presents a selection of papers representing current research on using field programmable gate arrays (FPGAs) for realising image processing algorithms. These papers are reprints of papers selected for a Special Issue of the Journal of Imaging on image processing using FPGAs. A diverse range of topics is covered, including parallel soft processors, memory management, image filters, segmentation, clustering, image analysis, and image compression. Applications include traffic sign recognition for autonomous driving, cell detection for histopathology, and video compression. Collectively, they represent the current state-of-the-art on image processing using FPGAs

Multimodal and multidimensional geodata interaction and visualization

This PhD proposes the development of a Science Data Visualization System, SdVS, that analyzes and presents different kinds of visualizing and interacting techniques with Geo-data, in order to deal with knowledge about Geo-data using GoogleEarth. After that, we apply the archaeological data as a case study, and, as a result, we develop the Archaeological Visualization System, ArVS, using new visualization paradigms and Human-Computer-Interaction techniques based on SdVS. Furthermore, SdVS provides guidelines for developing any other visualization and interacting applications in the future, and how the users can use SdVS system to enhance the understanding and dissemination of knowledge

Convergence of Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems

This book is a collection of published articles from the Sensors Special Issue on "Convergence of Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems". It includes extended versions of the conference contributions from the 10th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS’2019), Metz, France, as well as external contributions

LIDAR based semi-automatic pattern recognition within an archaeological landscape

LIDAR-Daten bieten einen neuartigen Ansatz zur Lokalisierung und Überwachung des kulturellen Erbes in der Landschaft, insbesondere in schwierig zu erreichenden Gebieten, wie im Wald, im unwegsamen Gelände oder in sehr abgelegenen Gebieten. Die manuelle Lokalisation und Kartierung von archäologischen Informationen einer Kulturlandschaft ist in der herkömmlichen Herangehensweise eine sehr zeitaufwändige Aufgabe des Fundstellenmanagements (Cultural Heritage Management). Um die Möglichkeiten in der Erkennung und bei der Verwaltung des kulturellem Erbes zu verbessern und zu ergänzen, können computergestützte Verfahren einige neue Lösungsansätze bieten, die darüber hinaus sogar die Identifizierung von für das menschliche Auge bei visueller Sichtung nicht erkennbaren Details ermöglichen. Aus archäologischer Sicht ist die vorliegende Dissertation dadurch motiviert, dass sie LIDAR-Geländemodelle mit archäologischen Befunden durch automatisierte und semiautomatisierte Methoden zur Identifizierung weiterer archäologischer Muster zu Bodendenkmalen als digitale „LIDAR-Landschaft“ bewertet. Dabei wird auf möglichst einfache und freie verfügbare algorithmische Ansätze (Open Source) aus der Bildmustererkennung und Computer Vision zur Segmentierung und Klassifizierung der LIDAR-Landschaften zur großflächigen Erkennung archäologischer Denkmäler zurückgegriffen. Die Dissertation gibt dabei einen umfassenden Überblick über die archäologische Nutzung und das Potential von LIDAR-Daten und definiert anhand qualitativer und quantitativer Ansätze den Entwicklungsstand der semiautomatisierten Erkennung archäologischer Strukturen im Rahmen archäologischer Prospektion und Fernerkundungen. Darüber hinaus erläutert sie Best Practice-Beispiele und den einhergehenden aktuellen Forschungsstand. Und sie veranschaulicht die Qualität der Erkennung von Bodendenkmälern durch die semiautomatisierte Segmentierung und Klassifizierung visualisierter LIDAR-Daten. Letztlich identifiziert sie das Feld für weitere Anwendungen, wobei durch eigene, algorithmische Template Matching-Verfahren großflächige Untersuchungen zum kulturellen Erbe ermöglicht werden. Resümierend vergleicht sie die analoge und computergestützte Bildmustererkennung zu Bodendenkmalen, und diskutiert abschließend das weitere Potential LIDAR-basierter Mustererkennung in archäologischen Kulturlandschaften

Nuevas tecnologías aplicadas al análisis de la cerámica ibérica a torno del Alto Guadalquivir (S. VI a.n.e-S. I d.n.e)

[ES] En esta tesis se presenta una metodología de digitalización, sistematización y clasificación de cerámica arqueológica realizada sobre una colección de referencia compuesta por 1.133 recipientes cerámicos documentados en asentamientos de época ibérica de la Alta Andalucía (Jaén, Córdoba y Granada). Se han introducido métodos basados en nuevas tecnologías que han permitido la realización de modelos tridimensionales de recipientes cerámicos, la construcción de una plataforma on line en la que se ha incluido información gráfica y semántica referente a los recipientes y el diseño de un sistema informático de apoyo a la decisión en el proceso de clasificación basado en análisis de imágenes.Por último la información se ha insertado en el portal de la cultura europea de Europeana (http://www.europeana.eu/portal/).[EN] This thesis presents a methodology for digitization, systematization and classification of archaeological ceramics. It has been performed on a reference collection composed of 1,133 ceramic vessels documented in settlements of the Iberian period of Andalusia (Jaén, Córdoba and Granada). Methods based on new technologies have been introduced to allow the elaboration of three-dimensional models of ceramic vessels, the construction of an online platform on which graphical and semantic information is included and the design of a decision support system for the ceramic classification based on image analysis. Finally the information has been inserted in the European culture portal of Europeana (http://www.europeana.eu/portal/).Tesis Univ. Jaén. Departamento de Patrimonio Histórico. Leída el 28 de enero de 201