MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2157612397 · doi:10.1109/crv.2006.16

Autonomous fish tracking by ROV using Monocular Camera

2006· article· en· W2157612397 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtificial intelligenceComputer visionRemotely operated underwater vehicleComputer scienceFeature extractionKalman filterGabor filterExtended Kalman filterMobile robotRobot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper concerns the autonomous tracking of fish using a Remotely Operated Vehicle (ROV) equipped with a single camera. An efficient image processing algorithm is presented that enables pose estimation of a particular species of fish - a Large Mouth Bass. The algorithm uses a series of filters including the Gabor filter for texture, projection segmentation, and geometrical shape feature extraction to find the fishes distinctive dark lines that mark the body and tail. Feature based scaling then produces the position and orientation of the fish relative to the ROV. By implementing this algorithm on each frame of a series of video frames, successive relative state estimates can be obtained which are fused across time via a Kalman Filter. Video taken from a VideoRay MicroROV operating within Paradise Lake, Ontario, Canada was used to demonstrate off-line fish state estimation. In the future, this approach will be integrated within a closed-loop controller that allows the robot to autonomously follow the fish and monitor its behavior.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations30
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetWater Quality Monitoring TechnologiesTravaux en français237 207