論文の概要: A Review of Computer Vision Technologies for Fish Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02551v1
- Date: Wed, 6 Oct 2021 07:46:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-07 14:26:13.098040
- Title: A Review of Computer Vision Technologies for Fish Tracking
- Title(参考訳): 魚類追跡のためのコンピュータビジョン技術の概要
- Authors: Zhenbo Li, Weiran Li, Fei Li
- Abstract要約: 我々は過去10年間の視覚に基づく魚の追跡技術の開発と応用の可能性について紹介する。
魚の検出・追跡アルゴリズムを解析し,移動可能なフロンティア追跡モデルを整理した。
我々の研究は、魚の追跡モデルがより精度と堅牢性を達成するのに役立つと期待している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.915398180144146
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Fish tracking based on computer vision is a complex and challenging task in
fishery production and ecological studies. Most of the applications of fish
tracking use classic filtering algorithms, which lack in accuracy and
efficiency. To solve this issue, deep learning methods utilized deep neural
networks to extract the features, which achieve a good performance in the fish
tracking. Some one-stage detection algorithms have gradually been adopted in
this area for the real-time applications. The transfer learning to fish target
is the current development direction. At present, fish tracking technology is
not enough to cover actual application requirements. According to the
literature data collected by us, there has not been any extensive review about
vision-based fish tracking in the community. In this paper, we introduced the
development and application prospects of fish tracking technology in last ten
years. Firstly, we introduced the open source datasets of fish, and summarized
the preprocessing technologies of underwater images. Secondly, we analyzed the
detection and tracking algorithms for fish, and sorted out some transferable
frontier tracking model. Thirdly, we listed the actual applications, metrics
and bottlenecks of the fish tracking such as occlusion and multi-scale.
Finally, we give the discussion for fish tracking datasets, solutions of the
bottlenecks, and improvements. We expect that our work can help the fish
tracking models to achieve higher accuracy and robustness.
- Abstract(参考訳): コンピュータビジョンに基づく魚類追跡は漁業生産と生態学研究において複雑で困難な課題である。
魚追跡のほとんどのアプリケーションは、精度と効率に欠ける古典的なフィルタリングアルゴリズムを使用している。
この問題を解決するため,深層ニューラルネットワークを用いて特徴を抽出し,魚の追跡性能を向上した。
いくつかの一段階検出アルゴリズムがこの分野でリアルタイムアプリケーションに徐々に採用されている。
魚標的への移動学習は現在の発展方向である。
現在、魚追跡技術は実際のアプリケーション要件をカバーするには不十分である。
我々の収集した文献データによると、地域社会における視線に基づく魚の追跡に関する詳細な調査は行われていない。
本稿では,過去10年間の魚類追跡技術の発展と応用の可能性について紹介する。
まず,魚のオープンソースデータセットを導入し,水中画像の前処理技術を要約した。
次に,魚の検出・追跡アルゴリズムを解析し,移動可能なフロンティア追跡モデルを整理した。
第3に,オクルージョンやマルチスケールといった魚追跡の実際の応用,指標,ボトルネックを列挙した。
最後に、魚の追跡データセット、ボトルネックの解決策、改善について議論する。
我々の研究は、魚の追跡モデルがより精度と堅牢性を達成するのに役立つと期待している。
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