| Verlagslink DOI: | 10.23919/OCEANS44145.2021.9705867 | 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: | 15-Feb-2022 | Verlag: | IEEE | Teil der Schriftenreihe: | OCEANS 2021: San Diego-Porto | Projekt: | Autonome Tauchroboter-gestützte Beobachtung von Fischschwärmen | Konferenz: | Oceans 2021 : San Diego – Porto | URI: | http://hdl.handle.net/20.500.12738/11912 | ISBN: | 978-0-692-93559-0 978-1-6654-2788-3 |
Begutachtungsstatus: | Diese Version hat ein Peer-Review-Verfahren durchlaufen (Peer Review) | Einrichtung: | Fakultät Technik und Informatik Department Informatik |
Dokumenttyp: | Chapter/Article (Proceedings) | Funded by: | Behörde für Wissenschaft, Forschung, Gleichstellung und Bezirke |
| Appears in Collections: | Publications without full text |
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