dc.contributor.advisor | Hvasshovd, Svein-Olaf | |
dc.contributor.author | Ytterland, Marit Gjøstøl | |
dc.contributor.author | Winsnes, Tone Kathrine Ervik | |
dc.date.accessioned | 2019-10-31T15:16:55Z | |
dc.date.available | 2019-10-31T15:16:55Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11250/2625816 | |
dc.description.abstract | Bønder bruker mye tid hver høst på å hente inn sauene sine fra fjellet. Denne prosessen
bør effektiviseres med moderne informasjonsteknologi, da eksisterende løsninger ikke er
tidsmessig tilfredsstillende. I denne artikkelen presenterer vi et system som analyserer
bilder tatt med en Unmanned Aerial Vehicle(UAV) for å detektere saueliknende objekter,
og dette systemet kan brukes med hvilken som helst UAV. Vi legger fram forskjellige
løsninger for objektdeteksjon ved å bruke OpenCV sitt bibliotek med tradisjonelle datasynmetoder
og bildeprosessering, som kan være nyttige til å finne sau på en mer effektiv
måte. I disse løsningene studerer vi utfallet av å bruke ulike filtre og tersklingsmetoder på
bildene, i tillegg til detektere farger og konturer. Vi diskuterer også de positive aspektene
og ulempene med de tre løsningene, og sammenligner effektiviteten til de beste løsningene.
Mer spesifikt sammenligner vi antallet sauer metodene finner med det totale antallet sauer
i bildene. Resultatene viser at deteksjon av ikke-hvite sauer er vanskelig, spesielt på grunn
av store mengder falske positive. Ved å kombinere en av de mest suksessfulle metodene
med et infrarødt kamera, vil man kunne oppnå et tilfredsstillende resultat når man detekterer
sau. | |
dc.description.abstract | Farmers spend a lot of time every fall collecting sheep from the mountains. This process
needs to be done more efficient using modern information technology, as existing solutions
are not satisfactory. In this paper we propose a system analyzing images taken with an
Unmanned Aerial Vehicle(UAV) to detect sheep-like objects, and this system could be
used with any off-the-shelf UAV. We present different solutions for object detection using
the OpenCV library with traditional computer vision methods and image processing that
can be helpful in retrieving sheep more efficiently. In these solutions we study the outcome
of applying different filters and thresholding methods to the images, as well as detecting
colours and contours. We also discuss the positive aspects and drawbacks of the solutions,
and compare the effectiveness of the best solutions. More specifically we compare the
amount of sheep found with the total amount of sheep in the images. The results show
that detecting non-white sheep is difficult, especially concerning the high amounts of false
positives. By combining one of the most successful solutions with a thermal camera, one
could achieve satisfactory results when detecting sheep. | |
dc.language | eng | |
dc.publisher | NTNU | |
dc.title | Retrieval of Sheep Using Unmanned Aerial Vehicles | |
dc.type | Master thesis | |