KI-gestütztes Videomonitoring aquatischer Ökosysteme - Chancen, Grenzen und Praxisanforderungen

Die manuelle Verarbeitung von Fischvideos von Unterwasserkameras erfordert einen erheblichen Personalaufwand, was den Einsatz von videobasiertem Monitoring bisher einschränkt. Fortschritte in der Computer Vision ermöglichen es, mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) die Umweltbedingungen automatisch zu klassifizieren, das Vorhandensein von Fischen zu erkennen, die Arten zu klassifizieren sowie ihre Gesamtkörperlänge und Schwimmrichtung zu schätzen. Trotz des Versprechens der KI, diese arbeitsintensiven Aufgaben zu automatisieren, gibt es auch erhebliche technische und praktische Herausforderungen. In diesem Artikel stellen wir wichtige Erkenntnisse, Leitlinien und Grenzen für den Einsatz von KI für das automatisierte Monitoring von Fischen mithilfe von Videomonitoring vor.

Manual processing of fish videos from underwater cameras can be very time-consuming, which currently limits the use of video-based monitoring. Recent advances in computer vision allow artificial intelligence (AI) methods to automatically classify environmental conditions, detect the presence of fish, classify species and estimate their total body length and swimming direction. However, despite the promises of AI to automate these labor-intensive tasks, there remain important technical and practical challenges. In this article, we present key findings, guidelines and limitations for the use of AI for automated monitoring of river fish using underwater camera videos.