Новая методика, разработанная швейцарскими исследователями, позволяет быстро и точно подсчитывать гну, сернобыков и других крупных млекопитающих, обитающих в заповедниках. Дроны используются для удаленного фотографирования дикой природы, а затем изображения анализируются с помощью программного обеспечения для распознавания объектов и проверяются людьми. О работе сообщается в статье, опубликованной в журнале Remote Sensing of Environment..
Вызов пугающий: некоторые африканские национальные парки простираются на территорию, которая в два раза меньше территории Швейцарии, говорит Девис Туиа, профессор SNSF, который сейчас работает в Университете Вагенинген (Нидерланды) и член команды, разработавшей Savmap. проект, запущенный в 2014 году в EPFL.«Автоматизация части подсчета животных упрощает сбор более точной и актуальной информации».
Ни одно животное не осталось неучтенным
Дроны позволяют экономично покрывать огромные территории. Но это сложнее, чем просто отправить их фотографировать местность: на квадратный километр делается более 150 снимков. На первый взгляд трудно отличить животных от других элементов ландшафта, таких как кустарники и скалы.
Чтобы расшифровать эту массу необработанных визуальных данных, исследователи использовали своего рода искусственный интеллект (ИИ), известный как «глубокое обучение». Алгоритм, разработанный кандидатом наук Бенджамином Келленбергером, позволяет исследователям немедленно удалять большинство изображений, не содержащих диких животных. На других изображениях алгоритм выделяет узоры, которые, скорее всего, принадлежат животным.
Эта начальная фаза исключения и сортировки - самая долгая и кропотливая, - говорит Туйя.«Чтобы система ИИ делала это эффективно, она не может пропустить ни одного животного. Поэтому она должна иметь довольно большой допуск, даже если это означает генерирование большего количества ложных срабатываний, таких как кусты, ошибочно идентифицированные как животные, которые затем для устранения вручную."
Команда начала с подготовки данных, необходимых для обучения системы ИИ распознаванию интересующих функций. Во время международной краудсорсинговой кампании, запущенной EPFL, около 200 добровольцев отслеживали животных на тысячах аэрофотоснимков саванны, сделанных исследователями из заповедника дикой природы Кузикус в Намибии.
Эти изображения были затем проанализированы системой ИИ, которая была обучена подсчету очков на основе различных типов ошибок: система ИИ получает один штрафной балл за то, что принимает куст за животное, тогда как штраф за пропуск животное полностью - 80 баллов. В результате программа учится отличать живую природу от неодушевленных, но особенно не упускать животных. После того, как система искусственного интеллекта сократила набор изображений, окончательную сортировку берет на себя человек, что упрощается за счет цветных рамок, автоматически размещаемых вокруг сомнительных объектов.
100 квадратных километров в неделю
Этот полуавтоматический метод был разработан в сотрудничестве с биологами из заповедника дикой природы Кузикус в Намибии. С 2014 года исследователи периодически пролетают над заповедником с помощью дронов, разработанных и оптимизированных швейцарской компанией SenseFly и оснащенных компактными стандартными камерами. «Вначале мы были настроены довольно скептически, - говорит Фридрих Рейнхард, директор заповедника. «Дроны создают так много изображений, что я подумал, что их будет сложно использовать».
Но, благодаря сортировке, осуществляемой системой искусственного интеллекта, всего один человек может провести полный подсчет Намибийского заповедника площадью около 100 квадратных километров примерно за неделю. Напротив, обычные методы включают в себя целые команды, доставленные на борт вертолета. Эти методы и менее точны, и настолько дороги, что используются редко - максимум раз в год в Кузикусе.
Швейцарские исследователи продолжают работу с намибийским заповедником. Студенты EPFL ездят туда регулярно. Власти Кении также проявили интерес, как и национальный парк Велюве в Нидерландах. Недавно назначенный профессором Вагенингенского университета (Нидерланды), Девис Туиа до сих пор тесно сотрудничает с Цюрихским университетом (где он был профессором SNSF) и EPFL, который координирует проект Savmap.