論文の概要: AI-Driven Real-Time Monitoring of Ground-Nesting Birds: A Case Study on Curlew Detection Using YOLOv10

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15263v1
• Date: Fri, 22 Nov 2024 10:36:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:23:47.523060
• Title: AI-Driven Real-Time Monitoring of Ground-Nesting Birds: A Case Study on Curlew Detection Using YOLOv10
• Title（参考訳）: 接地鳥のAIによるリアルタイムモニタリング--YOLOv10を用いた曲がり検出を事例として
• Authors: Carl Chalmers, Paul Fergus, Serge Wich, Steven N Longmore, Naomi Davies Walsh, Lee Oliver, James Warrington, Julieanne Quinlan, Katie Appleby,
• Abstract要約: 本研究は,カリュー(Numenius arquata)に着目したAIによるリアルタイム種検出手法を提案する。 カスタムトレーニングされたYOLOv10モデルは、Create AIプラットフォームにリンクされた3/4G対応カメラを使用して、カリューとそのニワトリを検知し、分類するために開発された。 ウェールズの11箇所で、このモデルは高い性能を達成し、感度は90.56%、特異度は100%、F1スコアは95.05%だった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07255608805275862
• License:
• Abstract: Effective monitoring of wildlife is critical for assessing biodiversity and ecosystem health, as declines in key species often signal significant environmental changes. Birds, particularly ground-nesting species, serve as important ecological indicators due to their sensitivity to environmental pressures. Camera traps have become indispensable tools for monitoring nesting bird populations, enabling data collection across diverse habitats. However, the manual processing and analysis of such data are resource-intensive, often delaying the delivery of actionable conservation insights. This study presents an AI-driven approach for real-time species detection, focusing on the curlew (Numenius arquata), a ground-nesting bird experiencing significant population declines. A custom-trained YOLOv10 model was developed to detect and classify curlews and their chicks using 3/4G-enabled cameras linked to the Conservation AI platform. The system processes camera trap data in real-time, significantly enhancing monitoring efficiency. Across 11 nesting sites in Wales, the model achieved high performance, with a sensitivity of 90.56%, specificity of 100%, and F1-score of 95.05% for curlew detections, and a sensitivity of 92.35%, specificity of 100%, and F1-score of 96.03% for curlew chick detections. These results demonstrate the capability of AI-driven monitoring systems to deliver accurate, timely data for biodiversity assessments, facilitating early conservation interventions and advancing the use of technology in ecological research.
• Abstract（参考訳）: 野生生物の効果的なモニタリングは、生物多様性と生態系の健康を評価するために重要である。 鳥類、特に地上に生息する種は、環境圧力に敏感なため、重要な生態指標として機能する。 カメラトラップは、巣鳥の個体数を監視するのに欠かせないツールとなり、多様な生息地をまたがるデータ収集を可能にしている。 しかし、そのようなデータの手作業による処理と分析は資源集約的であり、しばしば実行可能な保存的洞察の提供を遅らせる。 本研究は, 個体数減少が顕著な個体群であるカリュー(Numenius arquata)に焦点をあてた, リアルタイム種検出のためのAI駆動型アプローチを提案する。 カスタムトレーニングされたYOLOv10モデルは、Create AIプラットフォームにリンクされた3/4G対応カメラを使用して、カリューとそのニワトリを検知し、分類するために開発された。 このシステムは、カメラトラップデータをリアルタイムで処理し、監視効率を大幅に向上させる。 ウェールズの11の営巣地で、感度は90.56%、特異性は100%、F1スコアは95.05%、感度は92.35%、特異性は100%、F1スコアは96.03%である。 これらの結果は,生物多様性評価のための正確でタイムリーなデータ提供,早期の保全介入の促進,生態研究における技術活用の促進といった,AI駆動型モニタリングシステムの能力を示すものである。

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