Derleme

Su Ürünleri Yetiştiriciliği İçin Balık Davranışlarının Bilgisayarlı Görüntü İşleme Yöntemleriyle İzlenmesi

Cilt: 7 Sayı: 4 31 Aralık 2022
PDF İndir
TR EN

Su Ürünleri Yetiştiriciliği İçin Balık Davranışlarının Bilgisayarlı Görüntü İşleme Yöntemleriyle İzlenmesi

Öz

Hayvan davranışlarının izlenip, yorumlanarak faydalı bilgiler haline getirilmesi son yıllarda önem kazanan konulardan birisi olmuştur. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları gibi yazılımsal gelişmeler, görüntüleme cihazları ve elde edilen görüntülerin işlenmesine imkân tanıyan donanımsal gelişmeler, hayvan davranışlarının izlenmesine altyapı oluşturmaktadır. Özellikle insanlarla sesli veya fiziki etkileşim yeteneği bulunmayan balıkların yaşam alanlarında temassız ve tahribatsız izlenmesi, bu teknolojiler sayesinde mümkün olabilmektedir. Alternatif türlerin yoğun akuakültüre kazandırılmasında karşılaşılan problemlerin başında canlının biyotik ve abiyotik gereksinimlerinin bilinmemesi gelmektedir. Bu çalışmada görüntü işleme yöntemleri ile, balıkların günlük yaşamları, bakımları, beslemeleri, bazı deneysel işlemlerin yapılması, bireysel veya sürü hareketleri, bu hareketlerin izlenmesi için oluşturulmuş donanımsal ve yazılımsal düzenekler ile ilgili yapılan çalışmalar hakkında bilgiler verilmiştir. Ayrıca, düzeneklerde kullanılan balıklar ve deney prosedürleri, elde edilen görüntülerin işlenme yöntemleri, kullanılan istatistiksel yöntemler ve sonuçlarda ele alınmıştır. Bu makalede, su ürünleri yetiştiriciliği sektörü için kullanılabilecek görüntü işleme alanındaki çalışmalar incelenip sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Balık davranışları , Görüntü işleme , İnvazif olmayan , Su ürünleri yetiştiriciliği , Tahribatsız teşhis

Kaynakça

  1. Akhtar, M.T., Ali, S., Rashidi, H., Van Der Kooy, F., Verpoorte, R. & Richardson, M.K. (2013). Developmental effects of cannabinoids on zebrafish larvae. Zebrafish, 10(3), 283-293. DOI: 10.1089/zeb.2012.0785
  2. Al-Jubouri, Q., Al-Nuaimy, W., Al-Taee, M. & Young, I. (2017). An automated vision system for measurement of zebrafish length using low-cost orthogonal web cameras. Aquacultural Engineering, 78(B), 155-162. DOI: 10.1016/j.aquaeng.2017.07.003
  3. AlZu’bi, H., Al-Nuaimy, W., Buckley, J., Sneddon, L., & Young, I. (2015). Real-time 3D fish tracking and behaviour analysis. IEEE Jordan Conference on Applied Electrical Engineering and Computing Technologies, AEECT 2015. DOI: 10.1109/AEECT.2015.7360567
  4. Anonim. (2010). Directive 2010/63/Eu of the European Parliament and of the Council of 22 September 2010 on the protection of animals used for scientific purposes (Text with EEA relevance). Official Journal of the European Union, 10-20.
  5. Anonim. (2014). https://swfscdata.nmfs.noaa.gov/labeled-fishes-in-the-wild
  6. Anonim. (2020a). https://www.kaggle.com/datasets/crowww/a-large-scale-fish-dataset
  7. Anonim. (2020b). https://public.roboflow.com/object-detection/aquarium
  8. Anonim. (2020c). https://public.roboflow.com/object-detection/brackish-underwater
  9. Anonim. (2020d). https://public.roboflow.com/object-detection/fish
  10. Anonim. (2020e). https://public.roboflow.com/object-detection/shellfish-openimages

Kaynak Göster

APA
Tonguç, G., Balcı, B. A., & Arslan, M. N. (2022). Su Ürünleri Yetiştiriciliği İçin Balık Davranışlarının Bilgisayarlı Görüntü İşleme Yöntemleriyle İzlenmesi. Journal of Anatolian Environmental and Animal Sciences, 7(4), 568-581. https://doi.org/10.35229/jaes.1197703