Multi-Objective Tracking Applied to Bat Populations(Rastreamento Multi-Objetivo Aplicado a Populações de Morcegos)

dc.contributor.authorRodrigues, Eduardo
dc.contributor.authorTeixeira, João Marcelo
dc.contributor.authorTeichrieb, Veronica
dc.contributor.authorBernard, Enrico
dc.date.accessed2021-08-30
dc.date.accessioned2021-08-30T17:09:17Z
dc.date.available2021-08-30T17:09:17Z
dc.date.issued2016
dc.description.abstractMultiple target tracking is one of the greatchallenges faced by the computer vision community in lastyears. This paper presents a solution developed in order totrack bats in a clutter environment to account the populationof their colony. The algorithm is able to start detections,treat wrong or lost detections and process the detections inprogress. Tracked targets have their next state estimated byKalman Filter usage. As new measurements are performed,the algorithm can identify which of them are considerednoise, which are new targets and which are new statesof a previously detected target. A 3D viewer was alsoimplemented in order to help the analysis of the trackedflights by researchers in areas like biodiversity and biology.The aim of this paper is to present the operation of thedeveloped system, collaborate with other researchers workingwith tracking of multiple objects and make society aware ofthe importance of preserving the environment, exposing someof the consequences of changing its natural characteristics.The proposed algorithm showed amazing results in the teststages, reaching to overcome the current state of the art.pt_BR
dc.description.abstractO rastreamento de múltiplos alvos é um dosgrandes desafios enfrentados pela comunidade de visão com-putacional nos últimos anos. Neste trabalho foi desenvolvidauma solução de rastreamento multi-objetivo com a funçãode rastrear morcegos em um ambiente não controlado paracontabilizar a população de sua colônia. O algoritmo é capazde iniciar detecções, tratar detecções erradas ou perdidase processar as detecções em andamento. Alvos rastreadostêm seu estado seguinte estimado através do uso do filtrode Kalman. Conforme novas medições são recebidas, oalgoritmo consegue identificar quais delas são ruídos, quaissão novos alvos e quais são novos estados de um alvoanteriormente detectado. Um visualizador 3D também foiimplementado para auxiliar a análise dos vôos rastreadospor pesquisadores da área, como biólogos.pt_BR
dc.description.versionXVIIIpt_BR
dc.event.nameSymposium on Virtual and Augmented Realitypt_BR
dc.event.uf(outra)pt_BR
dc.finalpage159pt_BR
dc.identifier.other10.1109/SVR.2016.35pt_BR
dc.identifier.urihttps://bdc.icmbio.gov.br/handle/cecav/1274
dc.initialpage155pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.localofdeposithttps://www.researchgate.net/publication/305525179_Multi-objective_Tracking_Applied_to_Bat_Populationspt_BR
dc.sourceResearchgatept_BR
dc.subjectEnvironmental monitoringpt_BR
dc.subjectBatspt_BR
dc.subjectComputer visionpt_BR
dc.subjectMonitoramento ambientalpt_BR
dc.subjectMorcegospt_BR
dc.subjectRastreamento pt_BR
dc.subjectVisão computacionalpt_BR
dc.titleMulti-Objective Tracking Applied to Bat Populations(Rastreamento Multi-Objetivo Aplicado a Populações de Morcegos)pt_BR
dc.totalpage5pt_BR
dc.typeTrabalhos publicados em eventospt_BR

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