FishCam & FishNet – fischökologisches Monitoring 4.0

Zusammenfassung Die Entwicklung eines fischökologischen Monitorings 4.0 mittels FishCam und FishNet hatte zum Ziel, automatisierbare Aufgaben, wie die präzise, ausdauernde und rund um die Uhr einsetzbare Erfassung von Felddaten und die Vorauswertung derselben mit den finalen Expertisen einer Artbest...
Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Autor*in:	Mader, Helmut [verfasserIn]

Format:	E-Artikel
Sprache:	Deutsch

Erschienen:	2020

Schlagwörter:	FishCam FishNet Fish-Ecology Functioning Monitoring Fish Pass

Übergeordnetes Werk:	Enthalten in: Österreichische Wasser- und Abfallwirtschaft - Wien : Springer, 2005, 72(2020), 3-4 vom: 24. Jan., Seite 129-141
Übergeordnetes Werk:	volume:72 ; year:2020 ; number:3-4 ; day:24 ; month:01 ; pages:129-141

Links:	Volltext

DOI / URN:	10.1007/s00506-020-00654-z

Katalog-ID:	SPR039333086

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abstract	Zusammenfassung Die Entwicklung eines fischökologischen Monitorings 4.0 mittels FishCam und FishNet hatte zum Ziel, automatisierbare Aufgaben, wie die präzise, ausdauernde und rund um die Uhr einsetzbare Erfassung von Felddaten und die Vorauswertung derselben mit den finalen Expertisen einer Artbestimmung und Bewertung durch Fachkräfte zu verknüpfen. Mit dem neu entwickelten System zur Felddatenerfassung mittels LAN-Kamera in einem Reinwassergehäuse und einem Erfassungstunnel wird die Fischmigration automatisch ohne hydraulischen Einfluss, ohne Hälterung der Fische in Reusen und ohne Kontakt und Stress für die Fische erfasst. Die Bildklassifizierung in Fish- und NoFish-Objekte erfolgt auf Basis eines trainierten Deep Convolutional Neural Network und erreicht eine Genauigkeit einer Differenzierung von ca. 97 %. Neben der Standardanwendung einer Funktionskontrolle für Organismenwanderanlagen wurden Sonderanwendungen wie die Überwachung von Rechenanlagen, Reusenkehlen, Fang- und Transportkörben, Schwemmleitungen und Abstiegs-Bypässen sowie die Überwachung bei extremer Laubdrift erfolgreich durchgeführt. Basierend auf der sekundengenauen Erfassung der Wanderzeiten der Einzelindividuen erfolgten über Sonderauswertungen die Analyse eines Blockadeeffekts bei der Annäherungen der Fische zu intermittierend arbeitenden Organismenwanderanlagen sowie die Analyse der Auffindbarkeit, der Tages- und Jahresgänge der Fischwanderung und die Auswertung von Massenwanderungen.
abstractGer	Zusammenfassung Die Entwicklung eines fischökologischen Monitorings 4.0 mittels FishCam und FishNet hatte zum Ziel, automatisierbare Aufgaben, wie die präzise, ausdauernde und rund um die Uhr einsetzbare Erfassung von Felddaten und die Vorauswertung derselben mit den finalen Expertisen einer Artbestimmung und Bewertung durch Fachkräfte zu verknüpfen. Mit dem neu entwickelten System zur Felddatenerfassung mittels LAN-Kamera in einem Reinwassergehäuse und einem Erfassungstunnel wird die Fischmigration automatisch ohne hydraulischen Einfluss, ohne Hälterung der Fische in Reusen und ohne Kontakt und Stress für die Fische erfasst. Die Bildklassifizierung in Fish- und NoFish-Objekte erfolgt auf Basis eines trainierten Deep Convolutional Neural Network und erreicht eine Genauigkeit einer Differenzierung von ca. 97 %. Neben der Standardanwendung einer Funktionskontrolle für Organismenwanderanlagen wurden Sonderanwendungen wie die Überwachung von Rechenanlagen, Reusenkehlen, Fang- und Transportkörben, Schwemmleitungen und Abstiegs-Bypässen sowie die Überwachung bei extremer Laubdrift erfolgreich durchgeführt. Basierend auf der sekundengenauen Erfassung der Wanderzeiten der Einzelindividuen erfolgten über Sonderauswertungen die Analyse eines Blockadeeffekts bei der Annäherungen der Fische zu intermittierend arbeitenden Organismenwanderanlagen sowie die Analyse der Auffindbarkeit, der Tages- und Jahresgänge der Fischwanderung und die Auswertung von Massenwanderungen.
abstract_unstemmed	Zusammenfassung Die Entwicklung eines fischökologischen Monitorings 4.0 mittels FishCam und FishNet hatte zum Ziel, automatisierbare Aufgaben, wie die präzise, ausdauernde und rund um die Uhr einsetzbare Erfassung von Felddaten und die Vorauswertung derselben mit den finalen Expertisen einer Artbestimmung und Bewertung durch Fachkräfte zu verknüpfen. Mit dem neu entwickelten System zur Felddatenerfassung mittels LAN-Kamera in einem Reinwassergehäuse und einem Erfassungstunnel wird die Fischmigration automatisch ohne hydraulischen Einfluss, ohne Hälterung der Fische in Reusen und ohne Kontakt und Stress für die Fische erfasst. Die Bildklassifizierung in Fish- und NoFish-Objekte erfolgt auf Basis eines trainierten Deep Convolutional Neural Network und erreicht eine Genauigkeit einer Differenzierung von ca. 97 %. Neben der Standardanwendung einer Funktionskontrolle für Organismenwanderanlagen wurden Sonderanwendungen wie die Überwachung von Rechenanlagen, Reusenkehlen, Fang- und Transportkörben, Schwemmleitungen und Abstiegs-Bypässen sowie die Überwachung bei extremer Laubdrift erfolgreich durchgeführt. Basierend auf der sekundengenauen Erfassung der Wanderzeiten der Einzelindividuen erfolgten über Sonderauswertungen die Analyse eines Blockadeeffekts bei der Annäherungen der Fische zu intermittierend arbeitenden Organismenwanderanlagen sowie die Analyse der Auffindbarkeit, der Tages- und Jahresgänge der Fischwanderung und die Auswertung von Massenwanderungen.
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