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​ 
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