Maskinsyn-basert referansesystem for automatisk traversering av oppdrettsnot

I løpet av denne masteroppgaven skal muligheten for å bruke maskinsyn til navigasjon, posisjonering og orientering for undervannsfarkoster undersøkes.Bruk av maskinsyn har lenge vært problematisk, både med tanke kvaliteten på kameraer og på regnekraften som trengs for å få gode data ut av et kamera. I nyere tid har dette blitt enklere da datakraften har økt samtidig som utviklinger i kamerateknologi har gitt tilgang til mindre og bedre kameraer.Gjennom denne oppgaven vil forskjellig klasser av algoritmer innen maskinsyn presentert. Fordeler og ulemper med de forskjellig er tatt frem for å vise hva de forskjellige klassen spesialiserer seg på å finne. I tillegg til dette ble det kjøpt inn mye nytt utstyr for å kunne gi innsikt i høydefinisjonsvideo og tilgang til å gjøre tester med dette utstyret. Utstyret ble kjøpt etter spesifikasjoner som bruker i undervannsfartøy i dag.De problemene som dagens datasynsalgoritmer prøver å løse er diskutert. Dette inkluderer både fra et algoritmisk ståsted og fra hvordan miljøet endrer seg over og under vann. Den mest robuste algoritmen som ble funnet blir viet litt ekstra tid, hvor egenskapene som gjør denne algoritmen bedre egnet enn de mer populære maskinsynalgoritmene blir vist