論文の概要: Empowering Wildlife Guardians: An Equitable Digital Stewardship and Reward System for Biodiversity Conservation using Deep Learning and 3/4G Camera Traps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12703v1
• Date: Tue, 25 Apr 2023 10:17:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 21:01:21.437114
• Title: Empowering Wildlife Guardians: An Equitable Digital Stewardship and Reward System for Biodiversity Conservation using Deep Learning and 3/4G Camera Traps
• Title（参考訳）: 野生動物保護者エンパワーメント:深層学習と3/4gカメラトラップを用いた生物多様性保全のための公平なデジタルスチュワードシップと報酬システム
• Authors: Paul Fergus, Carl Chalmers, Steven Longmore, Serge Wich, Carmen Warmenhove, Jonathan Swart, Thuto Ngongwane, Andr\'e Burger, Jonathan Ledgard, and Erik Meijaard
• Abstract要約: 地球上の生物多様性は脅威にさらされており、数十年以内に約100万種が絶滅すると予想されている。 本稿では,動物が自身の資金を所有する「種間貨幣」に基づく急進的な新しいソリューションを提案する。 このアプローチの有効性をテストするため、南アフリカのリンポポ州のヴェルゲヴォンデンゲーム保護区の400km2のエリアに27台のカメラトラップが配備された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14746127876003345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The biodiversity of our planet is under threat, with approximately one million species expected to become extinct within decades. The reason; negative human actions, which include hunting, overfishing, pollution, and the conversion of land for urbanisation and agricultural purposes. Despite significant investment from charities and governments for activities that benefit nature, global wildlife populations continue to decline. Local wildlife guardians have historically played a critical role in global conservation efforts and have shown their ability to achieve sustainability at various levels. In 2021, COP26 recognised their contributions and pledged US$1.7 billion per year; however, this is a fraction of the global biodiversity budget available (between US$124 billion and US$143 billion annually) given they protect 80% of the planets biodiversity. This paper proposes a radical new solution based on "Interspecies Money," where animals own their own money. Creating a digital twin for each species allows animals to dispense funds to their guardians for the services they provide. For example, a rhinoceros may release a payment to its guardian each time it is detected in a camera trap as long as it remains alive and well. To test the efficacy of this approach 27 camera traps were deployed over a 400km2 area in Welgevonden Game Reserve in Limpopo Province in South Africa. The motion-triggered camera traps were operational for ten months and, using deep learning, we managed to capture images of 12 distinct animal species. For each species, a makeshift bank account was set up and credited with {\pounds}100. Each time an animal was captured in a camera and successfully classified, 1 penny (an arbitrary amount - mechanisms still need to be developed to determine the real value of species) was transferred from the animal account to its associated guardian.
• Abstract（参考訳）: 我々の惑星の生物多様性は脅威にさらされており、約100万種が数十年以内に絶滅すると予想されている。 理由は、狩猟、過剰漁、汚染、都市化と農業のための土地の転換など、ネガティブな人間の行動である。 自然に利益をもたらす活動のための慈善団体や政府からのかなりの投資にもかかわらず、世界の野生生物の数は減少し続けている。 地域の野生生物保護者は歴史的に地球環境保全活動において重要な役割を担い、様々なレベルで持続可能性を達成する能力を示した。 2021年、COP26は彼らの貢献を認め、年間170億米ドルを約束したが、これは地球生物多様性の80%を保護するため、利用可能な世界の生物多様性予算(年間1240億米ドルと年間143億米ドル)のごく一部である。 本稿では,動物が自身の資金を所有する「種間貨幣」に基づく急進的な新しいソリューションを提案する。 デジタル双生児を各種のために作ることで、動物は提供したサービスのために保護者に資金を分配することができる。 例えば、サイは、生存状態が良好である限り、カメラトラップで検出されるたびに、その保護者に対して支払いを行うことができる。 このアプローチの有効性をテストするため、南アフリカのリンポポ州のヴェルゲヴォンデンゲーム保護区の400km2のエリアに27台のカメラトラップが配備された。 モーショントリガーで撮影されたカメラトラップは10ヶ月間動作し、ディープラーニングを使って12種の動物を撮影しました。 各種について、その場しのぎの銀行口座を設置し、クレジットは {\pounds}100。 動物がカメラで捕獲され、うまく分類された度に、1ペニー(種の実際の価値を決定するための任意の量-メカニズム)が動物アカウントから関連する保護者に転送された。

関連論文リスト

• PanAf20K: A Large Video Dataset for Wild Ape Detection and Behaviour Recognition [15.272335338021419]
  PanAf20Kデータセットは、その自然環境における偉大な類人猿の、最大かつ最も多様なオープンアクセスアノテートビデオデータセットである。 熱帯アフリカの14の畑で収集されたチンパンジーとゴリラのカメラトラップビデオ2万枚に700万枚以上のフレームが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T16:13:24Z)
• Multimodal Foundation Models for Zero-shot Animal Species Recognition in Camera Trap Images [57.96659470133514]
  モーションアクティベートカメラトラップは、世界中の野生生物を追跡・監視するための効率的なツールである。 教師付き学習技術は、そのような画像を分析するためにうまく展開されているが、そのような訓練には専門家のアノテーションが必要である。 コストのかかるラベル付きデータへの依存を減らすことは、人間の労働力を大幅に減らした大規模野生生物追跡ソリューションを開発する上で、大きな可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T08:32:00Z)
• SatBird: Bird Species Distribution Modeling with Remote Sensing and Citizen Science Data [68.2366021016172]
  本稿では,市民科学データベース eBird の観測データから得られたラベルを用いた,米国内の位置情報のサテライトデータセットである SatBird について述べる。 ケニアでは低データのレシエーションを表すデータセットも提供しています。 リモートセンシングタスクのためのSOTAモデルを含む、データセットのベースラインセットをベンチマークします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T02:00:27Z)
• ForestEyes Project: Conception, Enhancements, and Challenges [68.8204255655161]
  この研究はフォレストEyesという市民科学プロジェクトを紹介している。 リモートセンシング画像の解析と分類を通じてボランティアの回答を用いて、熱帯雨林の森林破壊地域をモニタリングする。 これらの回答の品質を評価するために、ブラジルの法律Amazonのリモートセンシング画像を使用して、さまざまなキャンペーン/ワークフローがローンチされた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-24T17:48:12Z)
• Neuroevolution-based Classifiers for Deforestation Detection in Tropical Forests [62.997667081978825]
  森林破壊や荒廃により、毎年何百万ヘクタールもの熱帯林が失われる。 監視・森林破壊検知プログラムは、犯罪者の予防・処罰のための公共政策に加えて、使用されている。 本稿では,熱帯林の森林破壊検出作業におけるニューロ進化技術(NEAT)に基づくパターン分類器の利用を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-23T16:04:12Z)
• AP-10K: A Benchmark for Animal Pose Estimation in the Wild [83.17759850662826]
  一般的な動物のポーズ推定のための,最初の大規模ベンチマークであるAP-10Kを提案する。 AP-10Kは動物23種と60種から収集・濾過された10,015枚からなる。 その結果、様々な動物種からの学習の精度と一般化能力の両面での優位性に関する実験的な証拠が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-28T10:23:34Z)
• The Need and Status of Sea Turtle Conservation and Survey of Associated Computer Vision Advances [0.0]
  ウミガメとその祖先は、何億年もの間、海の広大な範囲に潜んでいる。 過去数十年間、遺伝的変異と人口減少を推し進める最も顕著な力は、地球温暖化と人為的影響だった。 本研究は、ウミガメの個体数減少の原因となる力と、その成功と失敗と共に世界の保全活動の必要性に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-29T14:53:47Z)
• Florida Wildlife Camera Trap Dataset [48.99466876948454]
  フロリダ州南西部の2つの異なる場所から収集された野生生物カメラトラップ分類データセットについて紹介する。 データセットは104,495枚の画像からなり、視覚的に類似した種、様々な照明条件、スキュードクラス分布、絶滅危惧種のサンプルを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-23T18:53:15Z)
• WhoAmI: An Automatic Tool for Visual Recognition of Tiger and Leopard Individuals in the Wild [3.1708876837195157]
  我々は,動物を識別し,動物の種類を特定し,2種の個体を識別する自動アルゴリズムを開発した。 本研究では,南インドのジャングルに記録されたカメラトラップ画像のデータセットに対するアプローチの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T16:17:46Z)
• Sequence Information Channel Concatenation for Improving Camera Trap Image Burst Classification [1.94742788320879]
  カメラトラップは、生態系を乱すことなく、野生生物を自然の生息地で観察するために広く使用されている。 現在、世界中の様々な生態保護地域に大量のカメラトラップが配備されており、数十年にわたってデータを収集している。 既存のシステムは、画像が動物を含むかどうかを単一の画像から判断する分類を行う。 本研究では, チャネル間の3次元バースト画像とシーケンス情報を含むコンカレントマスクを用いて, ROC AUCを未知のカメラサイトからテストセットで20%改善することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T21:47:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。