dc.contributor.advisor | Pedersen, Marius | |
dc.contributor.author | Alseth, Vebjørn Sundli | |
dc.contributor.author | Bjørnstad, Thomas Faack | |
dc.date.accessioned | 2021-02-05T10:21:38Z | |
dc.date.available | 2021-02-05T10:21:38Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11250/2726383 | |
dc.description.abstract | Sammendrag: Norsk institutt for naturforskning ønsket å se om det var mulig å spare tid ved å benytte et verktøy som automatisk detekterer hvor i et gitt videomateriale en fisk passerer gjennom spalteåpningen på en fisketrapp. Gruppen har utviklet to annoterte datasett, en automatisert prosedyre for hvordan testing gjennomføres, en datasyn-basert deteksjonsalgoritme som forsøker å detektere fisk i videomateriale og et tilhørende grafisk brukergrensesnitt. Deteksjonsalgoritmen har blitt vist å prestere akseptabelt under visse sikt- og vannføringsforhold. | en_US |
dc.description.abstract | Abstract: Norwegian Institute of Natural Research inquired about the possibility of saving time by utilizing a tool that automatically detects where in a given video a fish passes through the gap opening on a fish ladder. The group has developed two annotated datasets, an automated procedure for conducting testing, a computer vision based detection algorithm that attempts to detect fish in video material and a graphical user interface. The detection algorithm has been shown to perform acceptably under certain visibility and flow conditions. | en_US |
dc.language.iso | nob | en_US |
dc.publisher | NTNU | en_US |
dc.subject | Bachelor ingeniør - Data | en_US |
dc.title | Deteksjon av fisk i video | en_US |
dc.type | Bachelor thesis | en_US |