지난 세기 동안 아프리카 코끼리(Loxodonta africana)의 개체수는 밀렵으로 인해 급격히 감소했습니다.
현재 가장 일반적인사바나에서 코끼리 개체 수를 조사하는 방법은 유인 항공기에서 공중 계수하는 것입니다. 항공 사진에 관련된 관찰자는 가시성이 좋지 않아 문제에 직면 할 수 있으며 항공 사진 자체는 비용이 많이 들고 물류적으로 어려울 수 있습니다.
Oxford University의 팀 (WildCRU :동물학 및 기계 학습 연구 그룹 학부 : 공학 학부)는 Bath 대학의 Olga Isupova 박사 및 Twente 대학의 Tiejun Wang 박사와 협력하여 이러한 과제를 해결하기 시작했습니다.
원격 감지를 통해딥 러닝을 이용한 위성 이미지 및 코끼리 탐지 자동화. 새로운 방법은 기존의 다양한 인구 통제 문제를 해결합니다. 위성은 단 몇 분만에 5000km² 이상의 이미지를 수집 할 수 있으므로 이중 계산의 위험이 없습니다.
위성 모니터링은 눈에 거슬리지 않는 방법입니다.지상에있을 필요가 없으므로 인구의 생명을 방해하거나 데이터를 수집하는 동안 인간의 안전을 위협 할 위험이 없습니다. 이전에는 접근 할 수 없었던 지역이 접근 가능 해지고 있으며, 종종 보전 계획에 중요한 국경 지역은 시간 소모적 인 지상 허가 요건없이 조사 할 수 있습니다.
위성 사용의 문제점 중 하나모니터링-생성 된 수많은 이미지 처리. 그러나 검색을 자동화하면 처리 시간이 몇 달에서 몇 초로 단축됩니다. 또한 기계는 오류 발생 가능성이 적습니다.
이 새로운 방법을 개발하기 위해 팀은 남아프리카의 1,000마리 이상의 코끼리로 구성된 맞춤형 훈련 데이터 세트를 생성했으며 이를 CNN(컨볼루션 신경망)에 입력했습니다.
연구자들은 위성 원격 감지 및 딥 러닝 기술이 이 장엄한 포유류를 보존하는 데 도움이 될 것이라고 확신합니다.
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