Marina kabelanslutna videoobservatorier möjliggör icke-förstörande provtagning av arter vid frekvenser och varaktigheter som aldrig tidigare har uppnåtts. Bristen på lämpliga metoder för automatisk bearbetning av videobilder begränsar dock denna teknik för övervakning av ekosystemen. Automation är en förutsättning för att hantera de enorma mängder videofilmer som fångas av kameror, som sedan kan omvandla dessa enheter till verkliga autonoma sensorer. I denna studie har vi utvecklat en ny metod som bygger på genetisk programmering för innehållsbaserad bildanalys. Vårt mål var att fånga den tidsmässiga dynamiken i fisköverflödet. Vi bearbetade mer än 20.000 bilder som förvärvades i ett utmanande verklighetsnära kustscenario på OBSEA-EMSO testplats. Bilderna samlades in vid 30 min. Frekvens, kontinuerligt i två år, över dag och natt. De mycket varierande miljöförhållandena gjorde det möjligt för oss att testa effektiviteten i vår strategi under förändrad ljusstrålning, vatten turbiditet, bakgrundsförvirring och biofouling tillväxt på kamerahöljet. De automatiska igenkänningsresultaten var i hög grad korrelerade med de manuella räkningarna och de var mycket tillförlitliga när de användes för att spåra fiskvariationer på olika tim-, dygns- och månadsvågar. Dessutom kan vår metodik enkelt överföras till andra kabelanslutna videoobservatorier. Den senaste tidens tekniska framsteg har snabbt påskyndat utforskningen av världshaven och öppnat nya möjligheter att ta itu med frågor som rör det marina livets mångfald, särskiljningsförmåga och komplexitet. Många av de befintliga teknikerna måste dock fortfarande helt överföras till havsforskningen. Detta är särskilt nödvändigt för att utveckla innovativa system för biologisk övervakning, för att genomföra dem och för att utvärdera deras prestanda 1. Datavision och maskininlärningsmetoder förväntas erbjuda nya verktyg för användning i marina vetenskaper, och de kommer att ha ett brett spektrum av tillämpningar inom ekologi och ekosystemförvaltning, såsom beståndsbedömning och bevarande av arter 2. Eftersom mänskliga effekter och globala klimatförändringar accelererar, är en av de mest brådskande uppgifterna för de kommande decennierna att utveckla teknik för att kontinuerligt spåra och exakt förutsäga biologiska svar, vilket kommer att ge solida riktlinjer för deras förvaltning och bevarande 3. De traditionella problemen med havsforskning och tillämpningar har varit att kvantifiera mängden arter genom utrymme och tid, och även att förstå mönster av fiskbeteende 4, såsom fiskeriförvaltning 5 och vattenbruk 6. Förändringar i fiskesamhällena, särskilt när det gäller kommersiella arter, beaktas också inom ramen för relevanta internationella förvaltningsåtgärder, t.ex. när det gäller ramdirektivet om en marin strategi (2008/56/EG). I detta förvaltningsarbete betraktas kameror i allt högre grad som en av de mest lovande metoderna för övervakning av den biologiska mångfalden 7,8. Videoinformation kopplad till samtidig miljöövervakning behövs särskilt eftersom vissa arter snabbt kan ändra sin distribution enligt miljöfaktorer 9,10 med komplexa förändringar av de tillhörande ekosystemtjänsterna 11, 12. När det gäller de traditionella provtagningsmetoderna blir videobaserad fisk allt populärare som en effektiv, icke-invasiv provtagningsmetod i den marina miljön 13. Denna teknik har föreslagits som ett värdefullt och kostnadseffektivt komplement till dyra in situ övervakningsprogram som drivs via fartyg (t.ex. trålning och ROV undersökningar) 14. Slutligen görs allt större ansträngningar för att genomföra användningen av undervattensvideokameror. Publicerad: xx xx xxxx OPEN www.nature.com/scientific reports/ 2 Scientific Reports  på engelska (2018) 8:13748, trots de höga installations- och underhållskostnaderna 15, installation av kameror i kombination med andra biogeokemiska och fysiska sensorer gör det möjligt för kabelanslutna observatorier att tillhandahålla kraftfulla enheter för kvantifiering av biotiska komponenter vid tidpunkter frekvenser som sträcker sig från sekunder till timmar, månader, och till och med år, producerar en enorm mängd data som omgående behöver lämpliga metoder för en effektiv automatiserad behandling 16. Den resulterande datauppsättningen kan användas för att etablera solida orsakssamband mellan biotiska svar (t.ex. makro- och megafaunala samhällsförändringar) och miljömässiga störningar av antingen naturlig eller antropogen natur. Denna kontinuerliga och kopplade observation av biologiska och miljömässiga parametrar utgör kärnan i en pågående "teknisk övergång", som kommer att få betydande konsekvenser för framtida övervakningsstrategier 17. Datorseende och mönsterigenkänning är centrala inslag i denna tekniska utveckling och de erbjuder nya möjligheter att använda marina kabelanslutna videoplattformar. Under de senaste två decennierna har ett antal metoder föreslagits för erkännande av fiskarter 18. Men den stora variation som uppstår från antingen olika arter morfologier eller från fluktuerande förhållanden där videorna fångas är fortfarande en stor utmaning för automatiserad bearbetning 4. De metoder som hittills har utvecklats har i själva verket den största bristen att ha testats under kontrollerade förhållanden, såsom begränsade miljöer (t.ex. fiskodlingar eller laboratorier) eller stabila optimala meteorologiska förhållanden (dvs. god vattentransparens och ingen eller mycket låg turbiditet) 19 eller i förhållande till klassificeringen av enskilda arter 20,21. Många automatiserade igenkännings- och klassificeringsmetoder har experimenterats och validerats på Fish-4K-kunskap (F4K) arkiv 22, som endast ger undervattensbilder förvärvade under dagsljus (dvs., från soluppgången till solnedgången) i oligotrofiska och transparent korallrev vatten. Dessa automatiserade metoder spänner över ett brett spektrum av ämnen, från statistik 23 till konvolutionella neurala nätverk 13, 24, 25 och oövervakad maskininlärning 26. Dessa metoder används för att känna igen, klassificera och räkna fiskprover. Andra metoder har validerats genom ROV bilder som förvärvas i djuphavs ljus homogen miljö 27 eller i akvarieförsök 28. Dessutom har ad-hoc vattenbruk enheter använts för att tvinga fiskarna att simma frontalt till videokamerorna 6. Metoder som är tillräckligt robusta för att hantera alla möjliga varierande förhållanden i den naturliga miljön är fortfarande otillgängliga 2.4,29 men är högt ombedda att omvandla kamerorna på undervattenskabeln observatorier till kvantitativa sensorer för ekologisk övervakning 30. I denna studie har vi utvecklat en ny videoautomatiserad procedur för att effektivt spåra och uppskatta variationer i antalet fiskar, utan att diskriminera bland olika arter, i en utmanande verklighetsscenarier. En allmän övervakad ram för maskininlärning för bildinnehållsbaserad fiskigenkänning utformades och utvärderades under olika ljusförhållanden, varierande vattenturbiditet och förändrad biofoulingtäckning på kamerahöljet. Vi använde en K-fold Cross-Validation ram 31 för att välja de mest relevanta bild-funktioner 32 och för att producera en automatiserad bild klassificerare med hög generalisering prestanda 33. Tester utfördes på mer än 20.000 bilder som förvärvades på OBSEA EMSO testplats 34 under åren 2012 och 2013, vid 30 min frekvens, kontinuerligt över dag och natt. Antalet fiskar och de relaterade tidsserierna validerades genom att man jämförde automatiserade och manuellt genererade data.
Med fokus endast på fiskdetekteringsuppgiften rapporterade REF en metod för automatisk fiskräkning i realtidsvideor, som kallas OBSEA-metoden nedan.
Tracking Fish Abundance by Underwater Image Recognition
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}