Towards Non-invasive Fish Monitoring in Hard-to-Access Habitats Using Autonomous Underwater Vehicles and Machine Learning

Zach, Juri; Busse, Christian; Funk, Steffen; Möllmann, Christian; Renner, Bernd-Christian; Tiedemann, Tim

Verlagslink:	https://proceedings.oceans2021.org/session.cfm?sid=39
Titel:	Towards Non-invasive Fish Monitoring in Hard-to-Access Habitats Using Autonomous Underwater Vehicles and Machine Learning
Sprache:	Englisch
Autorenschaft:	Zach, Juri Busse, Christian Funk, Steffen Möllmann, Christian Renner, Bernd-Christian Tiedemann, Tim
Schlagwörter:	environmental monitoring; fish stock estimation; convolutional neural networks; self-supervised learning; acoustic modems
Erscheinungsdatum:	2021
Teil der Schriftenreihe:	OCEANS 2021 San Diego Porto : Online Proceedings
Projekt:	Autonome Tauchroboter-gestützte Beobachtung von Fischschwärmen
Konferenz:	Oceans 2021 : San Diego – Porto
URI:	http://hdl.handle.net/20.500.12738/11912
Einrichtung:	Fakultät Technik und Informatik Department Informatik
Dokumenttyp:	Konferenzveröffentlichung
Sponsor / Fördernde Einrichtung:	Behörde für Wissenschaft, Forschung, Gleichstellung und Bezirke
Enthalten in den Sammlungen:	Publications without full text