|
|||||||||
|
|
||||||||
30.12 - 10:18
Слонов посчитали со спутникаИсследователи из Великобритании и Нидерландов научили нейросеть распознавать и подсчитывать слонов на спутниковых снимках. Алгоритм работает не только со снимками на пустой поверхности, но и, к примеру, если на ней есть множество деревьев, а точность его работы примерно равна человеческой, рассказывают авторы препринта в bioRxiv. Зоологи используют съемку с воздуха и спутниковые снимки для контроля за численностью популяций животных и их миграцией. Это позволяет проводить наблюдения дистанционно, а также охватывать огромные территории, затрачивая небольшие ресурсы. В большинстве случаев исследователям приходится вручную размечать животных на снимках, поэтому на это уходит много времени. Этот этап можно автоматизировать, но это технологически сложно, потому что зачастую на снимках, помимо животных, есть и другие объекты, например, кустарники, деревья или камни. В последние годы эту задачу часто решают при помощи нейросетей, которые справляются с задачей лучше, чем аналитические алгоритмы, выделяющие объекты по пороговым значениям размера и цвета. Исследователи под руководством Ислы Дюпорж (Isla Duporge) из Оксфордского университета обучили нейросеть распознаванию слонов на спутниковых снимках высокого разрешения. Они использовали данные со спутников WorldView-3 и −4 с разрешением 31 сантиметр на пиксель — самым высоким среди коммерческих спутников, предоставляющих данные. На снимках была запечатлена территория национального парка Эддо-Элефант в ЮАР. На этой территории есть множество низких и высоких растений, и обитает около 600 слонов. Зачастую они покрывают себя грязью для охлаждения, что делает их окраску неравномерной и усложняет обнаружение. Авторы использовали архивные снимки за период с 2014 по 2019 годы, обработали их алгоритмом панхроматического слияния для получения большей четкости и нарезали на фрагменты 600 на 600 пикселей, совместимые по размеру с нейросетью. Они вручную аннотировали снимки и выделили на них 1125 слонов. В качестве алгоритма для обнаружения животных исследователи выбрали сверточную нейросеть Inception ResNet, предобученную на датасете различных повседневных объектов COCO (предобучение позволяет быстрее дообучить нейросеть на конкретную задачу). Недавно британские ученые успешно использовали спутниковые снимки для поисков новых колоний императорских пингвинов: им удалось найти 11 новых колоний и увеличить число известных на текущий момент мест гнездования до 65. Григорий Копиев https://nplus1.ru/ Ключевые слова:
|
|||||||||
Читайте также:
The Dangers of Sugar Abuse: How Sugar Makes Us UnattractiveIn today's world, sugar abuse has become an extremely common problem. Die Gefahren des Zuckermissbrauchs: Wie Zucker uns unattraktiv machtIn der heutigen Welt ist Zuckermissbrauch zu einem äußerst häufigen Problem geworden. Niebezpieczeństwa nadużywania cukru: jak cukier czyni nas nieatrakcyjnymiW dzisiejszym świecie nadużywanie cukru stało się niezwykle powszechnym problemem. Небезпека зловживання цукром: як цукор робить нас непривабливимиУ сучасному світі зловживання цукром стало надзвичайно поширеною проблемою Przydatne pokarmy dla układu nerwowego: porady dietetykaUkład nerwowy to jeden z najważniejszych układów organizmu, który wymaga szczególnej uwagi i troski. |
|||||||||
|