Fish:rec – Mesterséges Intelligencia alapú halfelismerő eljárás

A halállomány nyomon követése alapvető fontosságú, mivel a halak a vízi ökoszisztéma kulcsfontosságú elemei, és a populációjuk méretében és összetételében bekövetkező változások fontos ökológiai indikátorok. Mindazonáltal a halállományok megfigyelése munkaigényes és időigényes feladat, mivel a ma használt módszerekhez a halfajok felismerésében jártas tudósokra van szükség. Ráadásul ezeket a jelenleg használt kézi módszereket gyakran kell ismételni ahhoz, hogy kézzelfogható eredményeket kapjunk egy adott időszakra, egy adott helyen.

Ez a kutatás mesterséges intelligencia (AI) alapú megoldást javasol a halállományok megfigyelésének automatizálására gépi tanulás és számítógépes látás segítségével. Ehhez egy mélytanuláson alapuló módszert alkalmazunk, amely konvolúciós neurális hálózatokat (CNN) használ a képfelismeréshez és az objektumok felismeréséhez. A halak megfigyelésére szolgáló eszközt nagyszámú kommentált és kiegészített kép felhasználásával fejlesztettük ki, képeztük ki és teszteltük a halátjárónál rögzített videofelvételekből. A tesztelési helyszín a magyarországi Tisza folyónál, Kisköre mellett található, ahol különböző, a magyarországi folyókra reprezentatív halak vonulnak. A dolgozat bemutatja a mesterséges intelligencia modell kiválasztását, az eszközfejlesztés képzési és tesztelési fázisait, és módszert ad a halak vándorlásának számszerűsítésére.

szerző

• 
  Reich Márton
  Építőmérnöki szak (műszaki alapdiploma BSc szint)
  alapképzés (BA/BSc)

konzulensek

• 
  Dr. Baranya Sándor
  egyetemi docens, Vízépítési és Vízgazdálkodási Tanszék
  
• 
  Tikász Gergely
  Kutatási asszisztens, Vízépítési és Vízgazdálkodási Tanszék

helyezés