論文の概要: Towards Context-Rich Automated Biodiversity Assessments: Deriving AI-Powered Insights from Camera Trap Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14219v1
- Date: Thu, 21 Nov 2024 15:28:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-22 15:20:16.860246
- Title: Towards Context-Rich Automated Biodiversity Assessments: Deriving AI-Powered Insights from Camera Trap Data
- Title（参考訳）: コンテキストリッチ自動生物多様性評価に向けて:カメラトラップデータからAI駆動のインサイトを導出する
- Authors: Paul Fergus, Carl Chalmers, Naomi Matthews, Stuart Nixon, Andre Burger, Oliver Hartley, Chris Sutherland, Xavier Lambin, Steven Longmore, Serge Wich,
- Abstract要約: カメラトラップは生態研究において大きな新しい機会を提供する。
現在の自動画像解析手法は、影響のある保存結果をサポートするために必要な文脈的豊かさを欠いていることが多い。
本稿では、深層学習に基づく視覚と言語モデルを組み合わせて、カメラトラップのデータを用いた生態報告を改善するための統合的なアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06819010383838325
- License:
- Abstract: Camera traps offer enormous new opportunities in ecological studies, but current automated image analysis methods often lack the contextual richness needed to support impactful conservation outcomes. Here we present an integrated approach that combines deep learning-based vision and language models to improve ecological reporting using data from camera traps. We introduce a two-stage system: YOLOv10-X to localise and classify species (mammals and birds) within images, and a Phi-3.5-vision-instruct model to read YOLOv10-X binding box labels to identify species, overcoming its limitation with hard to classify objects in images. Additionally, Phi-3.5 detects broader variables, such as vegetation type, and time of day, providing rich ecological and environmental context to YOLO's species detection output. When combined, this output is processed by the model's natural language system to answer complex queries, and retrieval-augmented generation (RAG) is employed to enrich responses with external information, like species weight and IUCN status (information that cannot be obtained through direct visual analysis). This information is used to automatically generate structured reports, providing biodiversity stakeholders with deeper insights into, for example, species abundance, distribution, animal behaviour, and habitat selection. Our approach delivers contextually rich narratives that aid in wildlife management decisions. By providing contextually rich insights, our approach not only reduces manual effort but also supports timely decision-making in conservation, potentially shifting efforts from reactive to proactive management.
- Abstract（参考訳）: カメラトラップは生態学研究において大きな新たな機会を提供するが、現在の自動画像解析手法では、影響のある保存結果をサポートするために必要な文脈的豊かさを欠いていることが多い。
本稿では、深層学習に基づく視覚と言語モデルを組み合わせて、カメラトラップのデータを用いた生態報告を改善するための統合的なアプローチを提案する。
画像中の種(哺乳類や鳥)をローカライズし分類するためのYOLOv10-Xと、画像中のオブジェクトを分類しにくいものに制限を克服するYOLOv10-Xバインディングボックスラベルを読むためのPhi-3.5-vision-instructモデルを導入する。
さらに、Phi-3.5は植生タイプや日時などの幅広い変数を検出し、YOLOの種検出出力に豊かな生態学的および環境的文脈を提供する。
組み合わせると、この出力はモデルの自然言語システムによって処理され、複雑なクエリに応答し、検索強化生成(RAG)を使用して、種重やIUCNステータス(直接視覚分析では得られない情報)といった外部情報に応答する。
この情報は、例えば種数、分布、動物行動、生息地選択など、生物多様性のステークホルダーに深い洞察を与え、構造化されたレポートを自動的に生成するために使用される。
私たちのアプローチは、野生生物管理の意思決定を支援する、文脈的に豊かな物語を提供します。
文脈的に豊かな洞察を提供することで、我々のアプローチは手作業の労力を減らすだけでなく、保存におけるタイムリーな意思決定もサポートします。
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