論文の概要: Efficient Endangered Deer Species Monitoring with UAV Aerial Imagery and Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00164v1
- Date: Fri, 30 May 2025 19:09:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-04 21:47:32.473264
- Title: Efficient Endangered Deer Species Monitoring with UAV Aerial Imagery and Deep Learning
- Title（参考訳）: UAV空中画像と深層学習による絶滅危惧種モニタリング
- Authors: Agustín Roca, Gabriel Torre, Juan I. Giribet, Gastón Castro, Leonardo Colombo, Ignacio Mas, Javier Pereira,
- Abstract要約: 本稿では,無人航空機(UAV)と深層学習を用いた絶滅危惧種の自然生息地における検出について検討する。
最初のプロジェクト、パンターノ・プロジェクト(Pantano Project)はパラナデルタの沼地シカと、第2のプロジェクト、WiMoBoはカンポス・デル・トゥイウ国立公園のパンパスシカに焦点を当てている。
UAVキャプチャー画像から収集した広範囲なデータセットに基づいてトレーニングされたYOLOフレームワークを用いて、調整アルゴリズムを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.130790932059036
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper examines the use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and deep learning for detecting endangered deer species in their natural habitats. As traditional identification processes require trained manual labor that can be costly in resources and time, there is a need for more efficient solutions. Leveraging high-resolution aerial imagery, advanced computer vision techniques are applied to automate the identification process of deer across two distinct projects in Buenos Aires, Argentina. The first project, Pantano Project, involves the marsh deer in the Paran\'a Delta, while the second, WiMoBo, focuses on the Pampas deer in Campos del Tuy\'u National Park. A tailored algorithm was developed using the YOLO framework, trained on extensive datasets compiled from UAV-captured images. The findings demonstrate that the algorithm effectively identifies marsh deer with a high degree of accuracy and provides initial insights into its applicability to Pampas deer, albeit with noted limitations. This study not only supports ongoing conservation efforts but also highlights the potential of integrating AI with UAV technology to enhance wildlife monitoring and management practices.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,無人航空機(UAV)と深層学習を用いた絶滅危惧種の自然生息地における検出について検討する。
従来の識別プロセスでは、リソースや時間に費用がかかる訓練された手作業を必要とするため、より効率的なソリューションが必要である。
アルゼンチンのブエノスアイレスにある2つの異なるプロジェクトにおける鹿の識別プロセスを自動化するために、高解像度の空中画像を活用して高度なコンピュータビジョン技術を適用する。
最初のプロジェクトであるパンターノ・プロジェクト(Pantano Project)では、パラナデルタの沼地シカが使われ、2番目のプロジェクトであるWiMoBoはカンポス・デル・トゥイユー国立公園のパンパスシカに焦点を当てている。
UAVキャプチャー画像から収集した広範囲なデータセットに基づいてトレーニングされたYOLOフレームワークを用いて、調整アルゴリズムを開発した。
以上の結果から,本アルゴリズムはマーシュ鹿を高い精度で効果的に同定し,パンパス鹿への適用性に関する初期の知見を提供する。
この研究は、現在進行中の保全活動を支援するだけでなく、野生生物のモニタリングと管理の実践を強化するために、AIとUAV技術を統合する可能性も強調している。
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