211service.com
Pingvīnu atpazīšanas programmatūra
Zinātnieki, kas pēta retu pingvīnu koloniju nomaļā Dienvidāfrikas salā, izmanto sarežģītu objektu atpazīšanas programmatūru, lai identificētu un izsekotu atsevišķus dzīvniekus — šī pieeja, viņuprāt, varētu pārveidot saglabāšanas lauka darbus.
Atrodi pingvīnu: Bristoles universitātes pētnieki izmanto objektu atpazīšanas programmatūru, lai uzraudzītu retu pingvīnu koloniju Robenas salā Dienvidāfrikā. Zaļa rūtiņa norāda, ka programmatūra redz pingvīnu; dzeltens lodziņš nozīmē, ka programmatūra ir identificējusi konkrētu dzīvnieku, pamatojoties uz tā unikālo krūšu plankumu modeli.
Programmatūra, kas sākotnēji tika izstrādāta atsevišķu cilvēku seju atpazīšanai, pēdējos gados ir strauji attīstījusies. Taču līdz šim t.s Pingvīnu atpazīšanas projekts , palaist Bristoles universitāte , Anglijā, ir pirmais liela mēroga mēģinājums izmantot šo tehnoloģiju, lai kataloģizētu un uzraudzītu visu dzīvnieku populāciju uz lauka.
Robena sala ir mājvieta aptuveni 20 000 Āfrikas pingvīni , apdraudēta suga, kas pēdējā gadsimta laikā ir samazinājusies par 90 procentiem. Bristoles zinātnieki uzstādīja vairākas kameras takās, pa kurām pingvīni ir labi ceļojuši. Programmatūra uztver pingvīnu pirkstu nospiedumiem līdzīgos melnbalto spalvu rakstus un izmanto šos modeļus, lai identificētu atsevišķus dzīvniekus. Izsekojot atsevišķus pingvīnus laika gaitā, zinātnieki var uzzināt, cik ilgi tie dzīvo, cik bieži tie vairojas un kādos gada laikos tie ir visneaizsargātākie.
Diezgan daudz cilvēku strādā ar datorredzi, lai mēģinātu attēlos identificēt objektus, saka Pīters Barhems, fiziķis un viens no projekta galvenajiem pētniekiem. Neviens nav izmantojis šo tehnoloģiju dzīvnieku meklēšanā. Viņš piebilst, ka šo pieeju potenciāli var izmantot, lai izsekotu jebkuru dzīvnieku, kuram ir individuāli atšķirīgi vizuālie modeļi. Daudziem dzīvniekiem, sākot no kuprvaļiem un beidzot ar žirafēm, ir atsevišķi atšķirīgi krāsojuma modeļi.
Tradicionālās dzīvnieku populācijas uzraudzības metodes parasti ir ļoti dārgas un sarežģītas, un tās rada stresu dzīvniekiem. Lielākā daļa populācijas bioloģijas pētījumu tiek veikti, notverot dzīvniekus un tos iezīmējot, vai sekojot indivīdiem un fotografējot tos, lai tos varētu ar roku kataloģizēt vizuālās datubāzēs.
Pingvīnu projekts dara to pašu bez šiem trūkumiem un iegūst arī labākus datus. Mēs varam noteikt pingvīnu ikmēneša izdzīvošanas rādītājus. Barhems saka, ka ne reizi gadā. Jūs saņemat biedējošu datu apjomu. Pašlaik Bristoles zinātnieki uzstāda sistēmu, kas pastāvīgi uzraudzīs visu salu, ņemot vērā pēdējo četru gadu laikā pārbaudīto prototipu panākumus.
Šonedēļ projekta zinātnieki prezentē savus pētījumus Britu Karaliskā biedrība ikgadējā vasaras zinātnes izstāde Londonā.
Pingvīnu atpazīšanas programmatūra izmanto mācību algoritmu, kas kļūst labāks, jo vairāk datu tā saskaras. Izmantojot lielu pingvīnu fotogrāfiju kolekciju, Bristoles universitātes datorzinātnieks Tilo Burghards iemācīja programmatūrai identificēt pingvīna formas objektu pēc tā krūškurvja kontūras un svītras, melnas joslas ar raksturīgu formu. Atsevišķus pingvīnus atpazīst pēc unikālajiem plankumu rakstiem uz krūtīm, un katrs no tiem sistēmā ir aprakstīts pēc tā attāluma no visiem pārējiem plankumiem. Detektors ir pietiekami izturīgs, lai pareizi identificētu atsevišķus pingvīnus pat tad, ja viens vai vairāki plankumi ir pārklāti, saka Burghardt.
http://link.brightcove.com/services/player/bcpid1460879066?bctid=1632763892 Objektu atpazīšanas programmatūra pievieno zaļās kastes, kad tiek atpazīts jebkurš pingvīns, un dzeltenas kastes, kad tiek atpazīts konkrēts pingvīns.
Kredīts: Tilo Burghardt
Viņš saka, ka dzīvnieku rakstu var iekodēt vēl efektīvāk un efektīvāk nekā cilvēku sejas. Lai sistēma darbotos, jums nav jāizmanto daudz aprakstu.
Sistēma izmanto diezgan lētas sastāvdaļas: parastas drošības kameras, kas savienotas ar klēpjdatoriem, kas sazinās, izmantojot bezvadu LAN. Ar strāvas avotu un savienojumu, lai straumētu datus uz centrālo serveri, tas darbojas uz lauka ar minimālu cilvēka iejaukšanos. Mēneša novērošanas laikā, Barham saka, sistēma uztvers datus gandrīz par visu koloniju.
Izaicinājums vispārināt šo pieeju citām sugām, protams, ir vienkārši efektīvi savākt attēlus. Plaša diapazona sugām, kas nepārvietojas pa labi izmantotiem ceļiem, pasīvās kameras neuzņems pietiekami daudz attēlu, lai izsekotu visu populāciju.
Taču pat mobilajiem dzīvniekiem, kurus nevar pasīvi fotografēt, objektu atpazīšanas programmatūra var aizstāt rūpīgo darbu ar attēlu saskaņošanu ar rokām, kas prasa lielas zināšanas un patērē ierobežotos saglabāšanas pētījumu budžetus. Sofija Grendža, zebras biologe plkst Wits universitāte , Dienvidāfrikā, ir optimistiski noskaņota attiecībā uz tehnoloģijas potenciālu, un viņa pašlaik strādā ar Burghardt un viņa kolēģiem, lai izstrādātu līdzīgu sistēmu saviem lauka darbiem. Šie pētījumi ir būtiski, lai uzlabotu mūsu zinātniskās zināšanas par dzīvnieku demogrāfiju, kas ir galvenais, ja vēlaties pārvaldīt un saglabāt dzīvnieku populācijas, viņa saka.
Burghards domā, ka saglabāšanas bioloģijas joma ir nobriedusi tehnoloģiskām inovācijām. Bija vajadzīgs ilgs laiks, lai saprastu, ka varat izmantot līdzīgu tehnoloģiju, lai atrisinātu šķietami ļoti atšķirīgas problēmas, viņš saka. Mēs būtībā esam atvēruši jaunu zinātnes un inženierzinātņu sadarbības jomu.