ड्रोन, मशीन लर्निंग लुप्तप्राय समुद्री गायों को बचाने में मदद करते हैं

10 मार्च को विश्व ऑरलैंडो में लुप्तप्राय समुद्री गाय ड्रोन एमएल मानेटी
अहॉजेस7 सीसी
लुप्तप्राय जानवरों की रक्षा करना एक बात है, लेकिन उन पर नज़र रखना पूरी तरह से दूसरी बात है। मामले में मामला: डुगोंग, एक मध्यम आकार का समुद्री स्तनपायी जिसे अक्सर समुद्री गाय के रूप में जाना जाता है। वे प्यारे हो सकते हैं, लेकिन पानी के बड़े निकायों में उन्हें देखना जितना आसान है, कहना उतना आसान नहीं है।

चूँकि समुद्री शोधकर्ता जनसंख्या के आकार, संरक्षण की स्थिति और उनके महत्वपूर्ण आवास क्षेत्रों पर नज़र रखने के लिए ऐसा करना चाहते हैं, जिससे थोड़ी समस्या पैदा होती है।

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सौभाग्य से, यहीं पर ऑस्ट्रेलिया के मर्डोक विश्वविद्यालय की डॉ. अमांडा हॉजसन हैं अंदर आता है. विश्वविद्यालय की सिटासियन रिसर्च यूनिट के एक सदस्य, हॉजसन अपने प्राकृतिक वातावरण में डगोंग की बेहतर पहचान करने के लिए ड्रोन और मशीन-लर्निंग तकनीक का उपयोग कर रहे हैं।

हवाई फोटोग्राफी के लिए ड्रोन का उपयोग हॉजसन के काम के लिए आवश्यक छवियां प्राप्त करने का एक नया तरीका प्रदान करता है, लेकिन यह समस्या भी सामने आती है कि बड़ी संख्या में तस्वीरों में समुद्री गायों को कैसे पहचाना जाए। यही वह बिंदु है जब हॉजसन ने मशीन लर्निंग की ओर रुख किया - और क्वींसलैंड प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय के कंप्यूटर वैज्ञानिक

फ्रेडरिक मैयर - मदद के लिए।

समुद्र_गाय_का_समाधान_खोजें

साथ में, उन्होंने मुफ़्त ओपन-सोर्स मशीन-लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके एक डिटेक्टर विकसित किया टेंसरफ़्लो, तस्वीरों में स्वचालित रूप से डुगोंग की पहचान करने के लक्ष्य के साथ। इस विधि को अलग-अलग जटिलता की छवियों के साथ काम करना था, जैसे कि जहां समुद्र के किनारे समुद्री घास दिखाई देती है, या अन्य जहां पानी की सतह पर चमक और सफेदी देखी जा सकती है।

मायेर ने हमें बताया, "हमने हवाई इमेजरी में समुद्री प्रजातियों का पता लगाने को स्वचालित करने के लिए एक कुशल मशीन-लर्निंग सिस्टम विकसित किया है।" “दृष्टिकोण की प्रभावशीलता का श्रेय एक उपयुक्त क्षेत्र प्रस्ताव पद्धति के संयोजन और गहरे तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग को दिया जा सकता है। एक बड़ी छवि को देखते हुए, क्षेत्र प्रस्ताव मॉड्यूल उम्मीदवार ब्लॉब्स पर केंद्रित छवि की सबविंडो की एक सूची तैयार करता है। फिर प्रत्येक सबविंडो को एक न्यूरल नेटवर्क क्लासिफायरियर को खिलाया जाता है जो भविष्यवाणी करता है कि सबविंडो में डगोंग है या नहीं।

डिटेक्टर का नवीनतम संस्करण छवियों में 80 प्रतिशत डुगोंग ढूंढ सकता है। उम्मीद है कि भविष्य में यह संख्या बढ़ेगी।

हॉजसन ने कहा, "बेहतर खबर यह है कि जैसे-जैसे हम डिटेक्टर को ज्ञात डगोंगों की अधिक छवियां प्रदान करते हैं, और यह बताते हैं कि उनमें से कौन सी गलत निकलीं, पहचान की सटीकता में सुधार जारी रहेगा।" "यह तकनीक किसी भी प्रजाति के सर्वेक्षण के लिए तब तक लागू की जा सकती है जब तक आप डिटेक्टर को प्रशिक्षित करने के लिए छवियों का एक सेट शुरू कर देते हैं।"

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