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Optimierung und Evaluierung eines automatischen Rehkitzdetektionsalgorithmus auf Basis eines Convolutional Neural Networks (CNN)

Römke, Runa (2020) Optimierung und Evaluierung eines automatischen Rehkitzdetektionsalgorithmus auf Basis eines Convolutional Neural Networks (CNN). Bachelor's, Duale Hochschule Baden-Württemberg.

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3MB

Abstract

Die Absicht der Untersuchungen dieser Arbeit ist die Nutzung eines neuronalen Netzes für die maschinelle Rehkitzdetektion auf Thermalbildern. Entwickelt wird ein Convolutional Neural Network für eine Klassifizierung der Bilder als Tier oder kein-Tier, welches im Wildretter-Projekt eingesetzt werden soll. Die verwendeten Daten zeigen eine Unausgewogenheit, da mehr Bilder ohne Tier als Bilder mit Tier vorliegen. Das neuronale Netz lässt außerdem eine Überanpassung erkennen, da die Evaluierung auf Basis der Metriken Recall und Precision mit Trainingsdaten deutlich bessere Ergebnisse liefert als die Evaluierung mit Testdaten. Das Entfernen von nicht-Tier-Patches aus der Trainingsdatenmenge wird als Methode gewählt, mit Unausgewogenheit umzugehen. Gegen die Überanpassung kommt die Dropout-Methode zum Einsatz. Das neuronale Netz kann einen Recall von 0,90 und eine Precision von 0,69 erreichen. Dies ist im Vergleich mit der visuellen Detektion ein höherer Recall und eine geringere Precision.

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/137039/
Document Type:Thesis (Bachelor's)
Title:Optimierung und Evaluierung eines automatischen Rehkitzdetektionsalgorithmus auf Basis eines Convolutional Neural Networks (CNN)
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthor's ORCID iD
Römke, Runaruna.roemke (at) dlr.deUNSPECIFIED
Date:October 2020
Refereed publication:No
Open Access:No
Gold Open Access:No
In SCOPUS:No
In ISI Web of Science:No
Number of Pages:113
Status:Published
Keywords:Wildretter, Rehkitz, Neuronales Netz, Thermalbild, CNN
Institution:Duale Hochschule Baden-Württemberg
Department:Informationstechnik
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Space
HGF - Program Themes:Earth Observation
DLR - Research area:Raumfahrt
DLR - Program:R EO - Earth Observation
DLR - Research theme (Project):Vorhaben Spectroscopic Methods in Remote Sensing (old)
Location: Oberpfaffenhofen
Institutes and Institutions:Remote Sensing Technology Institute > Experimental Methods
Deposited By: Haschberger, Dr.-Ing. Peter
Deposited On:02 Nov 2020 13:03
Last Modified:02 Nov 2020 13:03

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