Исследования в дикой природе: искусственный интеллект, леопарды и фотобомбы | Журнал "Вольт"
Сб. Окт 24th, 2020


Наша команда в основном работает с леопардами и другими наземными млекопитающими на охраняемых территориях и в других лесах Карнатаки. Наше исследование направлено на определение базовой популяции леопарда как в лесах, так и в ландшафтах с преобладанием человека, а также на дальнейшем периодическом мониторинге одних и тех же территорий для оценки изменений в популяции.

Мы изучаем интересующую территорию с помощью фотоловушек, которые фиксируют изображения дикой природы с минимальным вмешательством. Фотоловушки – это дистанционно запускаемые камеры с датчиком движения, которые делают снимок каждый раз, когда инфракрасный луч пересекает животное или человек. Они относительно легкие, простые в использовании и не требуют особого внимания в полевых условиях, поскольку нам не нужно носить с собой ноутбук только для того, чтобы загружать данные из каждой фотоловушки. Каждое устройство имеет защищенный USB-слот, в который можно вставить флеш-накопитель, и мы можем мгновенно загрузить данные на флеш-накопитель. Однако каждый отряд должен быть надежно привязан к дереву или шесту, чтобы любопытные молодые слоны не оторвали их во время игры или браконьеры украли их. Интересно отметить, что проигравшие партии попадают на те самые фотоловушки, которые они пытаются украсть, или на тот, который установлен прямо напротив (который они не обнаруживают).

слон телята санджай губби 800 слонов

Слоновики полны любопытства и с удовольствием общаются с земными предметами, которые они могут потрогать и почувствовать. Этот малыш развлекается, снимая фотоловушку с деревца, к которому он был привязан.
Фото: Санджай Губби

Мы можем легко запрограммировать фотоловушки на чувствительность срабатывания и частоту съемок в соответствии с нашими требованиями. Инфракрасный датчик обнаруживает движение животного, таким образом, заставляя камеру сделать снимок. Качество фотографий достаточное, чтобы различать узоры на таких животных, как леопарды и тигры, что нас и беспокоит в первую очередь. Тем не менее, нам нравится наша доля занимательных фотографий макак, позирующих для селфи у пруда, или волков, которые напоминают летающих корги.

Мы получаем несколько тысяч фотографий с каждого места исследования, которые мы изначально использовали для ручной сортировки и анализа в зависимости от сфотографированных видов. Одна лишь сортировка фотографий часто требовала огромного количества ручной работы и обычно занимала несколько месяцев в году. Помимо большого количества потребляемых ресурсов, это было препятствием для работы на большем количестве сайтов. Поскольку леопард является широко распространенным видом, работа на большем количестве участков имела решающее значение для получения контрольных данных для как можно большего числа участков. Если бы мы не могли отсортировать фотографии с одного сайта в разумные сроки, как бы мы расширили исследование?

dhole sanjay gubbi 800 dhole

Мы сфотографировали этого волка посреди спринта. Уверяем, это не летающий корги, как бы он ни напоминал.
Фото: Санджай Губби

Учитывая большой объем данных и количество фотографий, которые нужно было просмотреть, мы сотрудничали с г-ном Рампрасадом, бывшим главным технологом ИИ в Wipro, который помог разработать программу, которая могла бы выполнять сортировку изображений за нас.

Программное обеспечение использует сверточную нейронную сеть (CNN), которая представляет собой структуру, которая позволяет алгоритмам машинного обучения работать вместе для анализа изображений. Этот вид работы относится к междисциплинарной области, называемой «компьютерное зрение», которая имеет дело с обучающими машинами для идентификации и классификации изображений так же, как это сделал бы человек. Классификатор CNN должен быть обучен распознавать особенности, цвета, формы, размеры и уникальные узоры, связанные с леопардами и другими животными. Мы загрузили тысячи изображений, чтобы научить классификатор распознавать леопардов с наших полевых участков с определенной степенью точности.

На первом этапе анализа программное обеспечение очень помогает нам, удаляя весь «шум» – все нерелевантные изображения без целевых диких животных или изображения людей или домашнего скота. Фотоловушки часто срабатывают при малейшем движении даже падающих листьев, что приводит к тому, что большая часть изображений оказывается ложной. По оценке нашего крупнейшего сайта в 2018 году, из общего количества сделанных 299 364 изображений только около 6% (17 888) изображений относятся к млекопитающим, а остальные 94% – это люди, домашний скот и другие виды. и ложные срабатывания.

леопард санджай губби 800 леопард

Большинство фотографий, которые мы получаем, – это животные, проходящие мимо – наполовину размытые или частичные. Этот леопард был достаточно любезен, чтобы сесть и позировать для нашей фотоловушки.
Фото: Санджай Губби

На втором этапе мы обучили классификатор идентифицировать и разделять изображения животных в соответствии с видами млекопитающих, на которых мы сосредоточены. В настоящее время классификатор работает с точностью около 90% для идентификации крупных кошек (леопардов и тигров). Его точность будет повышаться за счет изучения большего количества характеристик этих целевых видов, поскольку мы загружаем в программное обеспечение больше фотографий из аналогичных мест обитания. Эта точность очень полезна, так как многие изображения, которые мы получаем, являются частичными только с некоторыми частями тела или с затемненными узорами, под разными углами, или снятыми ночью или при плохом освещении. В настоящее время точность классификатора для определенных видов, таких как леопарды, тигры и дикобразы, выше, чем для других видов, таких как олень самбар, волк и т. Д. Мы можем исправить это, обучив его более разнообразным изображениям этих видов.

На сегодняшний день мы использовали это программное обеспечение для сортировки более 1,6 миллиона фотографий и идентификации 363 особей леопарда. Благодаря этому программному обеспечению наша рабочая нагрузка сократилась с месяцев до часов. Колоссальные усилия, которые мы в противном случае приложили бы к просеиванию этого множества изображений вручную, были значительно сокращены. Для сравнения, классификатор может обрабатывать до 60 000 изображений почти вдвое быстрее, чем трем исследователям, работающим полный рабочий день в течение трех недель, что экономит нам много драгоценного времени и усилий.

леопард и тигр санджай губби 800 леопард и тигр

Особей тигра и леопарда можно отличить по уникальным узорам на их теле. Обратите внимание, как у тигров различаются полосы на боках, животе, нижней стороне тела и ногах. Розетки у леопардов различаются по форме и по тому, как они расположены по всему телу.
Фото: Санджай Губби

Последний шаг для нас – это выявление отдельных леопардов и тигров для оценки их популяции с использованием соответствующей статистической методологии. Для животных, у которых есть отметины или узоры на теле, таких как леопард или тигр, мы можем идентифицировать людей, сопоставив эти отметки или узоры, поскольку они уникальны для человека, как отпечатки пальцев у людей.

Мы сравниваем изображения леопардов и тигров, которые были проверены и извлечены классификатором с помощью другого программного обеспечения под названием Wild-ID, которое извлекает изображения с похожими шаблонами, чтобы мы могли сопоставить их. Эти автоматические сопоставления имеют некоторую погрешность, поэтому мы проверяем окончательный набор изображений вручную. Однако это программное обеспечение по-прежнему сокращает наши усилия по просмотру почти 900 изображений, чтобы идентифицировать около 70 человек, чтобы найти начальные совпадения. Просмотр сотен изображений узорчатых животных может быть чрезвычайно утомительным для глаз, что еще больше увеличивает вероятность человеческой ошибки.

Мы работали над внедрением технологий и соответствующего программного обеспечения в различные аспекты нашей работы, чтобы сократить ручные усилия и получить более быстрые результаты. Цель состоит в том, чтобы свести к минимуму ошибки, максимизировать эффективность, а также оптимизировать компонент человеческих усилий, который требуется для проведения исследования в таком большом масштабе.


Амрита Менон интересуется природоохранной биологией и популяционной экологией. В настоящее время она работает научным сотрудником в проекте по сохранению леопарда в Карнатаке с программой Западных Гат в NCF.

Санджай Губби – биолог-эколог, чья работа сосредоточена на сохранении крупных плотоядных животных, таких как тигры и леопарды. В настоящее время он работает научным сотрудником и руководителем программы в программе Western Ghats в Фонде охраны природы.

Пхалгуни Ранджан – морской биолог, работающий в качестве коммуникатора по науке и охране природы в программе Западных Гат в NCF.

Эта серия является инициативой Фонда охраны природы в рамках программы Nature Communication для поощрения материалов о природе на всех языках Индии. Если вы хотите писать о природе и птицах, заполните эту форму.


Как найти лучшие предложения при онлайн-продажах? Мы обсуждали это в Orbital, нашем еженедельном технологическом подкасте, на который вы можете подписаться через Apple Podcasts, Google Podcasts или RSS, загрузить выпуск или просто нажать кнопку воспроизведения ниже.





Source link

от volt

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *