A platform for research: civil engineering, architecture and urbanism
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FishCam & FishNet – fischökologisches Monitoring 4.0
Die Entwicklung eines fischökologischen Monitorings 4.0 mittels FishCam und FishNet hatte zum Ziel, automatisierbare Aufgaben, wie die präzise, ausdauernde und rund um die Uhr einsetzbare Erfassung von Felddaten und die Vorauswertung derselben mit den finalen Expertisen einer Artbestimmung und Bewertung durch Fachkräfte zu verknüpfen. Mit dem neu entwickelten System zur Felddatenerfassung mittels LAN-Kamera in einem Reinwassergehäuse und einem Erfassungstunnel wird die Fischmigration automatisch ohne hydraulischen Einfluss, ohne Hälterung der Fische in Reusen und ohne Kontakt und Stress für die Fische erfasst. Die Bildklassifizierung in Fish- und NoFish-Objekte erfolgt auf Basis eines trainierten Deep Convolutional Neural Network und erreicht eine Genauigkeit einer Differenzierung von ca. 97 %. Neben der Standardanwendung einer Funktionskontrolle für Organismenwanderanlagen wurden Sonderanwendungen wie die Überwachung von Rechenanlagen, Reusenkehlen, Fang- und Transportkörben, Schwemmleitungen und Abstiegs-Bypässen sowie die Überwachung bei extremer Laubdrift erfolgreich durchgeführt. Basierend auf der sekundengenauen Erfassung der Wanderzeiten der Einzelindividuen erfolgten über Sonderauswertungen die Analyse eines Blockadeeffekts bei der Annäherungen der Fische zu intermittierend arbeitenden Organismenwanderanlagen sowie die Analyse der Auffindbarkeit, der Tages- und Jahresgänge der Fischwanderung und die Auswertung von Massenwanderungen.
FishCam & FishNet – fischökologisches Monitoring 4.0
Die Entwicklung eines fischökologischen Monitorings 4.0 mittels FishCam und FishNet hatte zum Ziel, automatisierbare Aufgaben, wie die präzise, ausdauernde und rund um die Uhr einsetzbare Erfassung von Felddaten und die Vorauswertung derselben mit den finalen Expertisen einer Artbestimmung und Bewertung durch Fachkräfte zu verknüpfen. Mit dem neu entwickelten System zur Felddatenerfassung mittels LAN-Kamera in einem Reinwassergehäuse und einem Erfassungstunnel wird die Fischmigration automatisch ohne hydraulischen Einfluss, ohne Hälterung der Fische in Reusen und ohne Kontakt und Stress für die Fische erfasst. Die Bildklassifizierung in Fish- und NoFish-Objekte erfolgt auf Basis eines trainierten Deep Convolutional Neural Network und erreicht eine Genauigkeit einer Differenzierung von ca. 97 %. Neben der Standardanwendung einer Funktionskontrolle für Organismenwanderanlagen wurden Sonderanwendungen wie die Überwachung von Rechenanlagen, Reusenkehlen, Fang- und Transportkörben, Schwemmleitungen und Abstiegs-Bypässen sowie die Überwachung bei extremer Laubdrift erfolgreich durchgeführt. Basierend auf der sekundengenauen Erfassung der Wanderzeiten der Einzelindividuen erfolgten über Sonderauswertungen die Analyse eines Blockadeeffekts bei der Annäherungen der Fische zu intermittierend arbeitenden Organismenwanderanlagen sowie die Analyse der Auffindbarkeit, der Tages- und Jahresgänge der Fischwanderung und die Auswertung von Massenwanderungen.
FishCam & FishNet – fischökologisches Monitoring 4.0
FishCam & FishNet—Fish-Ecological Functioning Monitoring 4.0
Mader, Helmut (author) / Sabine Käfer (author)
Österreichische Wasser- und Abfallwirtschaft ; 72 ; 129-141
2020-04-01
13 pages
Article (Journal)
Electronic Resource
German
FishCam , FishNet , Fischökologie , Funktionsmonitoring , Organismenwanderhilfe FishCam , FishNet , Fish-Ecology , Functioning Monitoring , Fish Pass Engineering , Engineering, general , Water Industry/Water Technologies , Chemistry/Food Science, general , Waste Water Technology / Water Pollution Control / Water Management / Aquatic Pollution , Waste Management/Waste Technology
Protection of the underwater slope by fishnet mattresses
| Online Contents | 1988
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| Springer Verlag | 1988
Characterizations of a thermo-tunable broadband fishnet metamaterial at THz frequencies
| British Library Online Contents | 2015
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Fishnet statistics for probabilistic strength and scaling of nacreous imbricated lamellar materials
| British Library Online Contents | 2017