論文の概要: Removing Human Bottlenecks in Bird Classification Using Camera Trap
Images and Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02097v1
- Date: Wed, 3 May 2023 13:04:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-04 14:56:53.576612
- Title: Removing Human Bottlenecks in Bird Classification Using Camera Trap
Images and Deep Learning
- Title（参考訳）: カメラトラップ画像とディープラーニングを用いた鳥分類における人間のボトルネック除去
- Authors: Carl Chalmers, Paul Fergus, Serge Wich, Steven N Longmore, Naomi
Davies Walsh, Philip Stephens, Chris Sutherland, Naomi Matthews, Jens Mudde,
Amira Nuseibeh
- Abstract要約: 鳥類の個体数を監視することは生態学者にとって不可欠である。
カメラトラップ、音響モニター、ドローンなどの技術は、非侵襲的な監視方法を提供する。
監視にカメラトラップを使用する場合の主な問題は2つある。a) カメラは多くの画像を生成し、タイムリーにデータを処理し分析することが困難になる。
本稿では,鳥種のリアルタイム分類にディープラーニングを活用することによって,これらの問題を克服するためのアプローチを概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14746127876003345
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Birds are important indicators for monitoring both biodiversity and habitat
health; they also play a crucial role in ecosystem management. Decline in bird
populations can result in reduced eco-system services, including seed
dispersal, pollination and pest control. Accurate and long-term monitoring of
birds to identify species of concern while measuring the success of
conservation interventions is essential for ecologists. However, monitoring is
time consuming, costly and often difficult to manage over long durations and at
meaningfully large spatial scales. Technology such as camera traps, acoustic
monitors and drones provide methods for non-invasive monitoring. There are two
main problems with using camera traps for monitoring: a) cameras generate many
images, making it difficult to process and analyse the data in a timely manner;
and b) the high proportion of false positives hinders the processing and
analysis for reporting. In this paper, we outline an approach for overcoming
these issues by utilising deep learning for real-time classi-fication of bird
species and automated removal of false positives in camera trap data. Images
are classified in real-time using a Faster-RCNN architecture. Images are
transmitted over 3/4G cam-eras and processed using Graphical Processing Units
(GPUs) to provide conservationists with key detection metrics therefore
removing the requirement for manual observations. Our models achieved an
average sensitivity of 88.79%, a specificity of 98.16% and accuracy of 96.71%.
This demonstrates the effectiveness of using deep learning for automatic bird
monitoring.
- Abstract（参考訳）: 鳥類は生物多様性と生息地の健康の両方を監視する重要な指標であり、生態系管理において重要な役割を果たす。
鳥類の個体数は減少し、種子散布、受粉、害虫防除などの生態系が減少する。
保全的介入の成功を計測しながら、鳥類の関心種を特定するための正確な長期モニタリングは、生態学者にとって不可欠である。
しかし、モニタリングは時間がかかり、コストがかかり、長い時間と意味のある大きな空間スケールで管理することがしばしば困難である。
カメラトラップ、音響モニター、ドローンなどの技術は、非侵襲的な監視方法を提供する。
監視にカメラトラップを使用する場合、主な問題は2つある。
a) カメラは,多数の画像を生成し,データを適宜処理し,分析することが困難である。
b) 偽陽性の比率が高いと、報告の処理及び分析が妨げられる。
本稿では,鳥種のリアルタイム分類とカメラトラップデータにおける偽陽性の自動除去にディープラーニングを活用し,これらの問題を克服するためのアプローチについて概説する。
画像はFaster-RCNNアーキテクチャを使ってリアルタイムで分類される。
画像は3/4g cam-erasで送信され、gpu(graphical processing unit)を使用して処理され、保存主義者に重要な検出メトリクスを提供するため、手動で観察する必要がなくなる。
我々のモデルは平均感度88.79%、特異性98.16%、精度96.71%を達成した。
これは,鳥の自動モニタリングにおけるディープラーニングの有効性を示す。
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