Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Фотоловушки с искусственным интеллектом помогут защитить диких животных
Технологии искусственного интеллекта сегодня находят применение в самых разных сферах. В том числе в экологии и области охраны животных. Один из примеров — разработка ученых из МФТИ. Они предложили использовать нейросети для обработки данных, полученных с фотоловушек. Программа сортирует и обрабатывает до одного миллиона изображений в сутки, а ее точность — свыше 95%, при этом она быстрее ученого-эксперта на несколько порядков.
Исследование опубликовано в журнале Scientific and Technical Information Processing. Как объяснили ученые, фотоловушки — это устройства, которые фиксируют изображения животных и других объектов в их естественной среде. В России около несколько тысяч особо охраняемых природных территорий, где используют эти проборы.
«Обычно при обнаружении объекта устройство делает от одного до семи кадров. Проблема в том, что до 70% полученных фотографий неинформативны. Это происходит как по причине ложного срабатывания камеры (например, из-за движения веток или снега), так и неудачной позы животного. При этом обработка изображений вручную происходит крайне трудоемко. Чтобы оптимизировать задачу, группа разработала алгоритм, который сочетает два процесса: выявление и узнавание объектов и их последующую классификацию», — рассказал Владислав Ефремов, один из разработчиков, аспирант МФТИ Владислав Ефремов.
На первом этапе система анализирует изображения и устанавливает, содержат ли они животных. Для этой задачи исследователи протестировали несколько архитектур и выбрали нейронную сеть YOLOv5-L6. Эта модель адаптирована в том числе для таких условий, как низкая освещенность или перекрытие объекта другими предметами. При анализе тестовых данных точность этой программы составила 98,.5 %.
Следующий этап работы системы посвящен определению видовой принадлежности животных. Для этих целей исследователи задействовали сверточные нейронные сети. Этот алгоритм «изучает» изображение по маленьким фрагментам и выделяет ключевые детали — линии, углы и текстуры. Таким образом, сначала искусственный интеллект находит простые элементы (например, контуры), а затем собирает их в сложные (глаза, лапы, морды животных). Такие же нейросети, в частности, лежат в основе технологии распознавания лиц.
На этом этапе, по мнению исследователей, лидером стала архитектура ResNeSt-101. Она продемонстрировала точность классификации 98,.339 %. Помимо видов, программа также определяет подвиды животных.
«Для обучения нейронных сетей команда использовала более миллиона фотографий и 65 тысяч видеороликов, полученных с фотоловушек в различных заповедниках России. Эти данные были тщательно размечены, что позволило обучить модели с высокой точностью распознавать объекты и классифицировать их», — поделился Владислав Ефремов.
В настоящее время разработанная система способна обрабатывать до миллиона изображений в сутки. При этом точность распознавания достигает 95%, что сопоставимо с результатами, которые показывают эксперты-экологи. При этом программа выполняет работу быстрее на несколько порядков.
Как объяснили разработчики, предложенная нейросеть хорошо адаптируется под разные видовые составы и может быть задействована в любом из заповедников России. В будущем такие системы возьмут на себя большую часть рутинного труда экологов, позволяя им сосредоточиться на более важных задачах.
Дальнейшие перспективы исследования связаны с интеграцией фотоловушек и программного комплекса посредством систем спутниковой передачи данных. Также возможна разработка мобильных приложений для полевых исследований и создание «умных» фотоловушек со встроенными «мозгами» — нейросетевыми моделями, которые автоматически удаляют неудачные фото.
Telegram 
Дзен 
VK Ученые Центра исследований интеллекта и когнитивного благополучия НИУ ВШЭ провели первый систематический анализ научных работ, посвященных особенностям восприятия эмоций по движениям при аутизме. Анализ показал, что различия между аутичными и неаутичными людьми во многом зависят от того, как именно устроен эксперимент и какие задачи предлагаются участникам.
В разрыве протопланетного диска звезды WISPIT 2 ученые разглядели зарождающуюся планету. Это уже второй гигант в этом формирующемся «семействе», что делает его крайне похожим на молодую Солнечную систему.
Полевой маршал погиб во время франко-голландской войны, но до сих пор конкретное место захоронения не было известно. Найденный скелет формально согласуется с причиной смерти шевалье д'Артаньяна (вопреки беллетристике, это был один из его титулов, а не имя). Анализ ДНК должен окончательно подтвердить гипотезу уже в ближайшее время.
В разрыве протопланетного диска звезды WISPIT 2 ученые разглядели зарождающуюся планету. Это уже второй гигант в этом формирующемся «семействе», что делает его крайне похожим на молодую Солнечную систему.
Арахнологи описали новый вид пауков, который копирует облик мертвой особи, пораженной паразитическим грибом, чтобы хищники меньше обращали на него внимание. В природе такой гриб заражает хозяина и воздействует на его нервную систему, после чего заставляет подниматься на возвышенность, откуда легче распространять споры. Открытие расширит представления ученых о мимикрии у животных.
Ученые Центра исследований интеллекта и когнитивного благополучия НИУ ВШЭ провели первый систематический анализ научных работ, посвященных особенностям восприятия эмоций по движениям при аутизме. Анализ показал, что различия между аутичными и неаутичными людьми во многом зависят от того, как именно устроен эксперимент и какие задачи предлагаются участникам.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.
За 10 лет лежания в почве сигаретные фильтры не растворились, а лишь замаскировались под грязь. Их пластиковые волокна распались на микрочастицы, намертво склеились с минералами и превратились во вторичный микропластик. Более того, на пятом году гниения мусор начал отравлять землю с новой силой.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно