Toon posts:

Video monitoring setup voor een PhD onderwerp

Pagina: 1
Acties:

Vraag


  • Janberto
  • Registratie: Maart 2012
  • Laatst online: 25-02-2021
Beste allen,

Ik ben een PhD begonnen aan de Universite de Lausanne in Zwitserland waarin ik bezig ben om groot hout (>1,5 meter) te registreren in Zwitserse bergriviertjes.

Om test-data te vergaren voor het automatisch herkennen van voorbij drijvend hout heb ik als ducttape-wetenschapper een Raspberry Pi met de pi camera en een externe batterij als tijdelijke oplossing gebruikt. De Pi nam 2 keer per seconde een foto.

Nu wil ik in de lente een permanent monitoring systeem ophangen. Eerst op 1 locatie en als deze een beetje stabiel loopt wellicht op meerdere locaties. Nu heb ik een tijdje gezocht naar de hardware die hier voor geschikt is, en ik kwam uit bij de home security cameras. Het feit dat deze camera's naadloos kunnen switchen van RGB naar IR is erg interessant om ook snachts detecties te kunnen doen. Echter zijn veel van deze oplossingen niet geschikt aangezien je internet en/of een abonnement nodig hebt. Ook zijn er de jager-camera oplossingen. Deze werken veelal alleen met een SD-kaart, en kun je niet programmeren (je kan alleen de gevoeligheid van de motion-detection instellen).

Wat voor mij al zou werken is een RGB+IR camera verbonden met een NVR systeem welke idealiter video's van 2Hz kan registreren. Dan kan ik elke week de bergen in om de data van het systeem af te halen en te analyseren. Nog idealer is een camera die RGB en IR heeft en automatisch switched tussen de twee, maar welke ik kan aansturen met een Raspberry Pi. Wat hier handig aan is voor mij is dat ik daar ook meerdere apparaten aan kan verbinden. Bijvoorbeeld een Lidar die naar beneden gericht is om op hetzelfde moment de waterstand te meten.

Ik heb nog niet de ideale camera gevonden, dus nu is mijn vraag aan jullie of jullie een camera/systeem weten welke uitermate geschikt is voor het hier boven beschreven gebruik.

Alle reacties


  • Tarquin
  • Registratie: Januari 2002
  • Laatst online: 13:22
Of misschien domweg een visible light en een IR camera en gewoon domweg foto's nemen.
Bijvoorbeeld met één of als het kan 2 camera's op een raspberry.

Ik ken je onderzoek niet maar als je dingen wilt herkennen is het wellicht handig om veel data te verzamelen. Vanuit verschillende hoeken, en ook van camera's die toevallig op IR staan terwijl het dag is.

Als dat klopt ben je het best geholpen met een low-cost systeem dat je goedkoop en makkelijk op kunt schalen.

Het is misschien goedkoper, sneller en makkelijker om 1 Pi met een daglicht camera en 1 Pi met een IR camera op te hangen, dan om een automatisch switchende bewakingscamera van stroom te voorzien én betrouwbaar te koppelen aan een Raspberry.

Dus misschien moet je niet naar de technisch optimale oplossing zoeken, maar domweg uitrollen wat je nu al hebt en wat al werkt.

Terwijl jij een week wacht kun je mooi de software beter maken.

  • 99ruud99
  • Registratie: December 2018
  • Nu online
wildcamera? hoe lange films moet het maken?

  • gastje01
  • Registratie: Oktober 2005
  • Laatst online: 10:55
En gewoon een dom systeem met een camera die iedere 0,5 sec een foto maakt op een geheugenkaartje opslaat. Analyseren kun je dan thuis op een computer met meer performance doen en zit je niet aan een batterijvoeding vast.

Ik deze setup zou een simpele GoPro (kloon) met een dikke accu al voldoende zijn. Dit houdt de techniek op locatie lekker simpel en makkelijk uit te breiden met meerdere sites.

[Voor 13% gewijzigd door gastje01 op 24-02-2021 20:53]


  • BlackMonkey
  • Registratie: December 2013
  • Laatst online: 09:52
Kijk even naar het werk van The Ocean Cleanup, die doen o.a. onderzoek naar wat voor afval er door rivieren stroomt aan afval. Ze beschrijven dat ze hiervoor gewoon een standaard camera gebruiken. Wel goed de sectie met sensor limitaties lezen.

Ze publiceren wel meer onderzoek op het gebied van rivieren dus ik zou zeker even in meer werk van ze duiken! Misschien is het model dat ze gebruiken wel aan te passen om specifiek hout te herkennen.

[Voor 7% gewijzigd door BlackMonkey op 24-02-2021 21:09]




Google Pixel 7 Sony WH-1000XM5 Apple iPhone 14 Samsung Galaxy Watch5, 44mm Sonic Frontiers Samsung Galaxy Z Fold4 Insta360 X3 Nintendo Switch Lite

Tweakers vormt samen met Hardware Info, AutoTrack, Gaspedaal.nl, Nationale Vacaturebank, Intermediair en Independer DPG Online Services B.V.
Alle rechten voorbehouden © 1998 - 2022 Hosting door True

Tweakers maakt gebruik van cookies

Tweakers plaatst functionele en analytische cookies voor het functioneren van de website en het verbeteren van de website-ervaring. Deze cookies zijn noodzakelijk. Om op Tweakers relevantere advertenties te tonen en om ingesloten content van derden te tonen (bijvoorbeeld video's), vragen we je toestemming. Via ingesloten content kunnen derde partijen diensten leveren en verbeteren, bezoekersstatistieken bijhouden, gepersonaliseerde content tonen, gerichte advertenties tonen en gebruikersprofielen opbouwen. Hiervoor worden apparaatgegevens, IP-adres, geolocatie en surfgedrag vastgelegd.

Meer informatie vind je in ons cookiebeleid.

Sluiten

Toestemming beheren

Hieronder kun je per doeleinde of partij toestemming geven of intrekken. Meer informatie vind je in ons cookiebeleid.

Functioneel en analytisch

Deze cookies zijn noodzakelijk voor het functioneren van de website en het verbeteren van de website-ervaring. Klik op het informatie-icoon voor meer informatie. Meer details

janee

    Relevantere advertenties

    Dit beperkt het aantal keer dat dezelfde advertentie getoond wordt (frequency capping) en maakt het mogelijk om binnen Tweakers contextuele advertenties te tonen op basis van pagina's die je hebt bezocht. Meer details

    Tweakers genereert een willekeurige unieke code als identifier. Deze data wordt niet gedeeld met adverteerders of andere derde partijen en je kunt niet buiten Tweakers gevolgd worden. Indien je bent ingelogd, wordt deze identifier gekoppeld aan je account. Indien je niet bent ingelogd, wordt deze identifier gekoppeld aan je sessie die maximaal 4 maanden actief blijft. Je kunt deze toestemming te allen tijde intrekken.

    Ingesloten content van derden

    Deze cookies kunnen door derde partijen geplaatst worden via ingesloten content. Klik op het informatie-icoon voor meer informatie over de verwerkingsdoeleinden. Meer details

    janee