ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВИДЕОРЕГИСТРАЦИИ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ РЫБ: АВТОМАТИЧЕСКИЙ ПОДСЧЕТ ТРЕХИГЛОЙ КОЛЮШКИ НА ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЯХ В ПРИБРЕЖНОЙ ЗОНЕ БЕЛОГО МОРЯ

Оценка численности рыб традиционными методами является достаточно трудной задачей, поэтому все чаще используются методы видеорегистрации, применение которых, однако, ограничивается трудоемкостью ручной обработки. В статье сравниваются альтернативные методы автоматической оценки численности трёхиглой колюшки Gasterosteus aculeatus в Белом море, которая является наиболее многочисленным видом рыб водоема: алгоритмы, инструменты компьютерного зрения с открытым кодом и нейронная сеть. Сравнительное тестирование методик показало, что использование нейронных сетей является наиболее точным и надёжным методом распознавания изображений колюшки. Причем этот метод оказался эффективным при использовании изображений разного качества и устойчив к помехам. Коэффициент корреляция между числом рыб, подсчитанным вручную и автоматически и составил 0,996. Мы считаем, что этот метод является перспективным для изучения распределения и миграций рыб.

USING VIDEO-RECORDING TO STUDY FISH: AUTOMATIC COUNTING OF THREESPINE STICKLEBACK IN VIDEO IMAGES IN THE COASTAL AREA OF THE WHITE SEA

Estimation of fish abundance by traditional methods is a rather difficult task, that is why video-recording methods are increasingly used. Their use, however, is limited by labor intensity of manual processing. The article compares alternative methods for automatic abundance estimation of threespine stickleback Gasterosteus aculeatus in the White Sea, which is the most abundant fish species in this sea: algorithms, open-source computer vision tools and a neural network. Comparative testing of techniques has shown that the use of neural networks is the most accurate and reliable method of stickleback image recognition. Moreover, this method was effective when using images of different quality and is resistant to interference. The correlation coefficient between the number of fish counted manually and automatically was 0.996. We believe that this method is a promising tool for the study of fish distribution and migrations.