Sistem za nadzor biodiverzitete v morskem okolju na podlagi strojnega vidaPrimc, Nejc (Avtor) Grm, Klemen (Mentor) računalniški viddetekcija objektovYOLORF-DETRRa- spberry PimAPMaxNČloveštvo že tisočletja živi v sožitju z morjem, a rast populacije in potrošništvo v zadnjih stoletjih rušita ta krhki ekosistem. Izrabljanje ekosistema za prehrano, energetiko in transport je v zadnjih desetletjih močno vplivala na biotsko ra- znovrstnost ter populacijo posameznih vrst. Prvi korak za ohranjanje vrst je spremljanje njihove populacije ter ocenjevanje človeškega vpliva. Rešitev za spre- mljanje populacije, ki je že uveljavljena na kopnem, v manjši meri pa tudi pod vodo, je videonadzor. Za ta namen smo s podjetjem Anemo Robotics zasnovali dva tipa kamere ter definirali postopek za postavitev kamer na terenu, zbiranje podatkov, učenje modela računalniškega vida ter analizo posnetkov z namenom štetja populacije posameznih vrst. Baterijska in ožičena kamera omogočata dolgo- trajna opazovanja na različnih območjih ne glede na prisotno infrastrukturo. Na videoposnetkih pilotnega projekta za baterijsko kamero v Danskem pristanišču Hunsted so morski biologi označili 10 vrst živali, s čimer smo pridobili izrazito neuravnovešeno podatkovno zbirko. Na njej smo doučili po dve velikosti dveh modelov različnih arhitektur: YOLOv8n, YOLOv8m, RF-DETR Base in RF- DETR Large. Z uporabo splošnih metrik smo ocenili uspešnost modelov ter nji- hovo računsko zahtevnost, matrike zamenjav pa so pokazale, pri katerih vrstah nastopajo težave. Z modeli smo na 27 videoposnetkih prešteli največje število primerkov posameznih vrst ter število primerjali z ročno preštetimi. Ocenili smo tudi generalizacijo z napovedovanjem na nevidenih podatkih iz španskega mesta Bilbao.20252025-09-29 11:55:00Magistrsko delo/naloga174171VisID: 62995COBISS_ID: 258009347sl