Como os investigadores marinhos querem fazê-lo para controlar o tamanho da população, o estado de conservação e as suas importantes áreas de habitat, isso representa um certo problema.
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Felizmente, é aqui que a Dra. Amanda Hodgson, da Universidade Murdoch da Austrália entra. Membro da Unidade de Pesquisa de Cetáceos da universidade, Hodgson tem usado drones e tecnologia de aprendizado de máquina para identificar melhor os dugongos em seu ambiente natural.
O uso de drones para fotografia aérea oferece uma nova maneira de obter as imagens necessárias para o trabalho de Hodgson, mas abre o problema de qual a melhor forma de localizar as vacas marinhas em um grande número de fotos. Este é o ponto em que Hodgson se voltou para o aprendizado de máquina – e o cientista da computação da Universidade de Tecnologia de Queensland
Frederico Maire - para ajuda.
Juntos, eles desenvolveram um detector usando uma plataforma gratuita de aprendizado de máquina de código aberto TensorFlow, com o objetivo de identificar dugongos em fotos automaticamente. Este método teve que trabalhar com imagens de complexidade variada, como aquelas em que as ervas marinhas são visíveis no fundo do mar, ou outras em que o brilho e as cristas brancas podem ser vistos na superfície da água.
“Desenvolvemos um sistema eficiente de aprendizado de máquina para automatizar a detecção de espécies marinhas em imagens aéreas”, disse-nos Maire. “A eficácia da abordagem pode ser creditada à combinação de um método de proposta de região adequado e ao uso de redes neurais profundas. Dada uma imagem grande, o módulo de proposta de região gera uma lista de subjanelas da imagem, centrada nos blobs candidatos. Cada subjanela é então alimentada por um classificador de rede neural que prevê se a subjanela contém ou não um dugongo.”
A versão mais recente do detector pode encontrar 80% dos dugongos nas imagens. Esperamos que esse número aumente no futuro.
“A melhor notícia é que, à medida que alimentamos o detector com mais imagens de dugongos conhecidos e informamos quais delas erraram, a precisão das detecções continuará a melhorar”, observou Hodgson. “Essa tecnologia pode ser aplicada em levantamentos de qualquer espécie, desde que você comece com um conjunto de imagens para treinar o detector.”
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