Artsgjenkjenning av fisk

Norsk institutt for naturforskning (NINA) ønsket en løsning som kunne automatisk gjenkjenne arter i undervannsvideo og gi de grunnleggende statistikk om aktiviten i videoene. Dette prosjektet undersøker muligheter for å løse problemet og implementerer en løsning. Et dataset ble annotert med artene NINA var interessert i forbruk i utvikling og test av deteksjon- og sporingalgoritmer. Løsningen implementerer en objektdeteksjon modul hvor dyplæring brukes for å detektere objekter ved bruk av et nettverk basert på You Only Look Once (YOLO)-nettverksarkitektur. Deteksjonene brukes i en sporing modul hvor Simple Online and Realtime Tracking (SORT) er brukt for å assosiere deteksjoner over tid for å generere individuelle objekt observert i videoen. Organisering av objektdeteksjon og sporing er implementert i en kjernemodul som organiserer prosessering og lagrer resultat til en database. Et webbasert brukergrensesnitt kommuniserer med kjernemodulen som lar bruker administrere, se og laste ned resultat av prosesserte videoer. Den totale løsningen gir NINA et fungerende verktøy for bruk i sin forskning