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Publication
Marine biodiversity assessments using aquatic internet of things
| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 35.79 MB | Adobe PDF |
Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
While Ubiquitous Computing remains vastly applied in urban environments, it is still scarce in
oceanic environments. Current equipment used for biodiversity assessments remain at a high cost,
being still inaccessible to wider audiences. More accessible IoT (Internet of Things) solutions need
to be implemented to tackle these issues and provide alternatives to facilitate data collection
in-the-wild. While the ocean remains a very harsh environment to apply such devices, it is still
providing the opportunity to further explore the biodiversity, being that current marine taxa is
estimated to be 200k, while this number can be actually in millions.
The main goal of this thesis is to provide an apparatus and architecture for aerial marine
biodiversity assessments, based on low-cost MCUs (Microcontroller unit) and microcomputers. In
addition, the apparatus will provide a proof of concept for collecting and classifying the collected
media. The thesis will also explore and contribute to the latest IoT and machine learning techniques
(e.g. Python, TensorFlow) when applied to ocean settings. The final product of the thesis will
enhance the state of the art in technologies applied to marine biology assessments.
A computação ubíqua é imensamente utilizada em ambientes urbanos, mas ainda é escassa em ambientes oceânicos. Os equipamentos atuais utilizados para o estudo de biodiversidade são de custo alto, e geralmente inacessíveis para o público geral. Uma solução IoT mais acessível necessita de ser implementada para combater estes problemas e fornecer alternativas para facilitar a recolha de dados na natureza. Embora o oceano seja um ambiente severo para aplicar estes dispositivos, este fornece mais oportunidades para explorar a biodiversidade, sendo que a taxa de marinha atual é estimada ser 200 mil, mas este número pode estar nos milhões. O objetivo principal desta tese é fornecer um aparelho e uma arquitetura para estudos aéreos de biodiversidade marinha, baseado em microcontroladores low-cost e microcomputadores. Adi cionalmente, este aparelho irá fornecer uma prova de conceito para coletar e classificar a mídia coletada. A tese irá também explorar e contribuir para as técnicas mais recentes de machine learn ing (e.g. Python, TensorFlow) quando aplicadas num cenário de oceano. O produto final desta tese vai elevar o estado da arte em tecnologias aplicadas a estudos de biologia marinha.
A computação ubíqua é imensamente utilizada em ambientes urbanos, mas ainda é escassa em ambientes oceânicos. Os equipamentos atuais utilizados para o estudo de biodiversidade são de custo alto, e geralmente inacessíveis para o público geral. Uma solução IoT mais acessível necessita de ser implementada para combater estes problemas e fornecer alternativas para facilitar a recolha de dados na natureza. Embora o oceano seja um ambiente severo para aplicar estes dispositivos, este fornece mais oportunidades para explorar a biodiversidade, sendo que a taxa de marinha atual é estimada ser 200 mil, mas este número pode estar nos milhões. O objetivo principal desta tese é fornecer um aparelho e uma arquitetura para estudos aéreos de biodiversidade marinha, baseado em microcontroladores low-cost e microcomputadores. Adi cionalmente, este aparelho irá fornecer uma prova de conceito para coletar e classificar a mídia coletada. A tese irá também explorar e contribuir para as técnicas mais recentes de machine learn ing (e.g. Python, TensorFlow) quando aplicadas num cenário de oceano. O produto final desta tese vai elevar o estado da arte em tecnologias aplicadas a estudos de biologia marinha.
Description
Keywords
Ubiquitous computing Aerial assessments Wildlife monitoring Machine learning Internet of things Informatics Engineering . Faculdade de Ciências Exatas e da Engenharia