Mivel a tengerkutatók ezzel akarják nyomon követni a populáció méretét, a védettségi állapotot és a fontos élőhelyi területeiket, ez némi problémát jelent.
Ajánlott videók
Szerencsére itt van Dr. Amanda Hodgson, az ausztrál Murdoch Egyetem munkatársa bejön. Az egyetem Cetacean Research Unitjának tagja, Hodgson drónokat és gépi tanulási technológiát használ, hogy jobban azonosítsa a dugongokat természetes környezetükben.
A drónok légifotózáshoz való használata új módot kínál a Hodgson munkájához szükséges képek megszerzésére, de felveti azt a problémát, hogy hogyan lehet a legjobban észrevenni a tengeri teheneket a rengeteg fotón. Ez az a pont, ahol Hodgson a gépi tanulás felé fordult – és a Queenslandi Műszaki Egyetem informatikusa Frederic Maire - segítségért.
Együtt fejlesztettek ki egy detektort egy ingyenes nyílt forráskódú gépi tanulási platform segítségével TensorFlow, azzal a céllal, hogy automatikusan azonosítsa a dugongokat a fényképeken. Ennek a módszernek különböző bonyolultságú képekkel kellett működnie, például olyanokkal, amelyeken tengeri fű látható a tengerfenéken, vagy olyanokkal, ahol a víz felszínén vakító fények és fehérsapkák láthatók.
„Egy hatékony gépi tanulási rendszert fejlesztettünk ki a tengeri fajok légifelvételeken történő észlelésének automatizálására” – mondta el Maire. „A megközelítés eredményessége a jól alkalmazható régiójavaslatos módszer és a mély neurális hálózatok használatának kombinációjának köszönhető. Egy nagy kép esetén a régiójavaslat modul létrehozza a kép alablakainak listáját, a jelölt blobok középpontjában. Ezután minden egyes alablak egy neurális hálózati osztályozóhoz kerül, amely megjósolja, hogy az alablak tartalmaz-e dugongot vagy sem.
A detektor legújabb verziója a dugongok 80 százalékát képes megtalálni a képeken. Ez a szám remélhetőleg növekedni fog a jövőben.
"A jobb hír az, hogy ahogy a detektort több képpel látjuk el az ismert dugongokról, és megmondjuk, hogy melyik hibázott, az észlelések pontossága tovább javul" - jegyezte meg Hodgson. „Ezt a technológiát bármilyen faj felmérésére alkalmazni lehet, ha csak egy képsorozattal kezdi meg a detektor képzését.”
Szerkesztői ajánlások
- A Lambda gépi tanulási laptopja egy álcázott Razer
- A DeepSqueak egy gépi tanulási A.I. ebből kiderül, miről csevegnek a patkányok
- Gépi tanulás? Neurális hálózatok? Íme az útmutató az A.I számos ízéhez.
Frissítse életmódjátA Digital Trends segítségével az olvasók nyomon követhetik a technológia rohanó világát a legfrissebb hírekkel, szórakoztató termékismertetőkkel, éleslátó szerkesztőségekkel és egyedülálló betekintésekkel.
