Automatizált, állókép alapú forgalomszámlálás erdészeti utakon

Balázs Kisfaludi; József Péterfalvi; Péter Primusz

doi:10.24228/KTSZ.2020.6.3

Balázs Kisfaludi Soproni Egyetem, Geomatikai, Erdőfeltárási és Vízgazdálkodási Intézet
József Péterfalvi Soproni Egyetem, Geomatikai, Erdőfeltárási és Vízgazdálkodási Intézet
Péter Primusz Soproni Egyetem, Geomatikai, Erdőfeltárási és Vízgazdálkodási Intézet

DOI: https://doi.org/10.24228/KTSZ.2020.6.3

Kulcsszavak: állókép, gépi tanulás, erdei utak

Absztrakt

A közlekedési infrastruktúra, illetve annak használata rendkívül sokszínű és szerteágazó képet mutat mind műszaki paramétereiben, mind a használat jellegét illetően. Az erdészeti utak speciális használatának bemutatásával a szélesebb körű megismertetés lehetőségét kínáljuk fel olvasóinknak.

Hivatkozások

Arnberger, A., Eder, R., 2007. Monitoring recreational activities in urban forests using long-term video observation. For. Int. J. For. Res. 80, 1–15. DOI: http://doi.org/dxq36n

Arnberger, A., Haider, W., Brandenburg, C., 2005. Evaluating Visitor-Monitoring Techniques: A Comparison of Counting and Video Observation Data. Environ. Manage. 36, 317–327. DOI: http://doi.org/cbm3w4

Benkhard, B., Szabó, Bence., 2012. Do we need mapping of tourist flows? Lessons from Börzsöny Mountain, in: Fredman, P., Stenseke, M., Liljendahl, H., Mossing, A., Laven, D. (Eds.), Outdoor Recreation in Change – Current Knowledge and Future Challenges. Institute for Landscape Architecture and Landscape Management, Bodenkultur University, Stockholm, Sweden, pp. 374–375.

Campbell, M.J., 2006. Monitoring Trail Use with Digital Still Cameras: Strengths, Limitations and Proposed Resolutions in: Siegrist, D., Clivaz, C., Hunziker, M., Iten, S. (Eds.), Proceedings of the Third International Conference on Monitoring and Management of Visitor Flows in Recreational and Protected Areas. University of Applied Sciences Rapperswil, Rapperswil, Svájc, pp. 317–321.

Cessford, G., Muhar, A., 2003. Monitoring options for visitor numbers in national parks and natural areas. J. Nat. Conserv. 11, 240–250. DOI: http://doi.org/fj2vth

Clawson, M., 1958. Statistics on outdoor recreation. Resources for the future Inc., Washington, USA.

Duke, D., Quinn, M., 2008. Methodological considerations for using remote cameras to monitor the ecological effects of trails users: lessons from research in Western Canada, in: Raschi, A., Trampetti, S. (Eds.), Management for Protection and Sustainable Developement - Proceedings of the Fourth International Conference on Monitoring and Management of Visitor Flows in Recreational and Protected Areas. National Research Council, Institute for Biometeorology, Montecatini Terme, Olaszország.

He, K., Zhang, X., Ren, S., Sun, J., 2015. Deep Residual Learning for Image Recognition. ArXiv151203385 Cs.

Héjj, B., 1987. Az erdei kirándulóforgalom mérése elektronika felhasználásával. Az Erdő 36 (122)., 513-514.

Héjj, B., 1986. Kik látogatják a soproni erdőket? Soproni Szle. 15., 69-78.

James, G.A., Ripley, T.H., 1963. Instructions for Using Traffic Counters to Estimate Recreation Visits and Use (resreport No. SE-3.). U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Southeastern Forest Experiment Station, Asheville, NC, USA.

Janowsky, D. v, Becker, G., 2003. Characteristics and needs of different user groups in the urban forest of Stuttgart. J. Nat. Conserv. 11, 251–259. DOI: http://doi.org/c6m238

Keresztesi, B., 1969. FAO-EGB értekezlet az erdők közjóléti szerepének értékeléséről. Az Erdő, 18. (104.) kötet, 7. szám, 298-302. o.

Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G., 2012. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. Neural Inf. Process. Syst. 25. DOI: http://doi.org/gbhhxs

Miller, A.B., Leung, Y.-F., Kays, R., 2017. Coupling visitor and wildlife monitoring in protected areas using camera traps. J. Outdoor Recreat. Tour. 17, 44–53. DOI: http://doi.org/ggn939

Nagy, G.M., 2015. Soproni erdei közösségi terek vonzerőleltára, in: Bidló, A., Facskó, F. (Eds.), Nyugat-Magyarországi Egyetem Erdőmérnöki Kar, V. Kari Tudományos Konferencia Absztraktkötete. Nyugat-Magyarországi Egyetem Kiadó, Sopron, p. 42.

Nagy, G.M., Héjj, B., 2012. A soproni “városi” erdők terhelésvizsgálatai, in: Fazekas, I., Szabó, V. (Eds.), A Környezettudatos Települések Felé: III.Települési Környezet Konferencia. Meridián Alapítvány, Debrecen, p. 287.

Nagy, G.M., László, R., 2014. A Hidegvíz-völgy turisztikai terhelés vizsgálata, in: Bidló, A., Horváth, A., Szűcs, P. (Eds.), Nyugat-Magyarországi Egyetem, Erdőmérnöki Kar, IV. Kari Tudományos Konferencia. NymE Erdőmérnöki Kar, Sopron, p. 407.

Pápa, M., 1967. Közös úton - Erdészet és turisztika. Az Erdő 16 (102), 206–209.

Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A., 2015. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. CoRR abs/1506.02640.

Redmon, J., Farhadi, A., 2016. YOLO9000: Better, Faster, Stronger. CoRR.

Russakovsky, O., Deng, J., Su, H., Krause, J., Satheesh, S., Ma, S., Huang, Z., Karpathy, A., Khosla, A., Bernstein, M., Berg, A.C., Fei-Fei, L., 2015. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. Int. J. Comput. Vis. IJCV 115, 211252. DOI: http://doi.org/gcgk7w

Szegedy, C., Wei Liu, Yangqing Jia, Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., Erhan, D., Vanhoucke, V., Rabinovich,

A., 2015. Going deeper with convolutions, in: 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Presented at the 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 1–9. DOI: http://doi.org/gftjd8

Tóth, S., 1974. Erdészeti közvéleménykutatás az erdők üdülési funkciójának vizsgálata céljából. Az Erdő 23 (109), 385–391.

Walterné, C.E., 187. Erdei üdülési igények és szokások a Pilisben és a Budai-hegységben. Az Erdő 36 (122), 325–327.

Yuan, S., Maiorano, B., Yuan, M., 1995. Techniques and Equipment for Gathering Visitor Use Data on Recreation Sites. United States Department of Agriculture, Forestry Service.