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Automatic analysis of deep-water remotely operated vehicle footage for estimation of Norway lobster abundance

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2018年第8期19卷 1042-1055页

作者： Ching Soon TAN Phooi Yee LAU Paulo L.CORREIA aida campos Centre for Computing and Intelligent Systems Universiti Tunku Abdul RahmanKampar 31900Malaysia lnstituto de Telecomunicaqoes Instituto Superior TecnicoAv.Rovisco Pais1Lisbon 1049-001Portugal Instituto Portugues do Mar e da Atmosfera(IPMA) Divisao de Modelacao e Gestao de Recursos da PescaLisbon 1749-077Portugal Centro de Ciencias do Mar(CCMAR)-Campus de Gambelas Faro 8005-139Portugal

Underwater imaging is being used increasingly by marine biologists as a means to assess the abundance of marine resources and their biodiversity. Previously, we developed the first automatic approach for estimating the abundance of Norway lobsters and counting their burrows in video sequences captured using a monochrome camera mounted on trawling gear. In this paper, an alternative framework is proposed and tested using deep-water video sequences acquired via a remotely operated vehicle. The proposed framework consists of four modules:(1) preprocessing,(2) object detection and classification,(3) object-tracking, and(4) quantification. Encouraging results were obtained from available test videos for the automatic video-based abundance estimation in comparison with manual counts by human experts(ground truth). For the available test set, the proposed system achieved 100%precision and recall for lobster counting, and around 83% precision and recall for burrow detection.

关键词： Object detection Object tracking Feature extraction Remotely operated vehicle(ROV)

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