Algoritme for deteksjon av bentiske arter ved hjelp av maskinsyn og maskinlæring

Offentlig prosjektsammendrag

Video og stillbilde fra undervannskamera er i økende grad et viktig verktøy i forsking på bentiske arter og gir mulighet for å kartlegge store områder på en effektiv måte. Behandlingen av datamateriale av slike kartleggingsjobber foregår fortsatt i stor grad manuelt. Et av hindringene av automatisk prosessering er at tilgjengelig bildebehandlings- og maskinlæringsmetoder sliter med undervannsbilde siden de skiller seg betrakting fra de dagligdagse motivene metodene er blitt utvikler for. Dette gjelder spesielt for objekter som befinner seg på selve havbunnen, f.eks. skjell eller sjøpølse. I dette prosjektet skal det utvikles en robust metode for å automatisk oppdage slike objekt i bildene. En slik metode vil redusere tids- og pengebruken i forbindelse med datainnsamling og - bearbeiding fra undervannskamera betraktelig og sådan være et viktig hjelpemiddel i forsking på bentiske arter og deres utnyttelse.