論文の概要: BirdRecorder's AI on Sky: Safeguarding birds of prey by detection and classification of tiny objects around wind turbines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18136v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 15:41:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.845167
• Title: BirdRecorder's AI on Sky: Safeguarding birds of prey by detection and classification of tiny objects around wind turbines
• Title（参考訳）: BirdRecorder's AI on Sky: 風力タービン周辺の微小物体の検出と分類による捕食鳥の保護
• Authors: Nico Klar, Nizam Gifary, Felix P. G. Ziegler, Frank Sehnke, Anton Kaifel, Eric Price, Aamir Ahmad,
• Abstract要約: BirdRecorderは、絶滅危惧種、特にキツネ(Milvus milvus)を保護するAIベースの先進的対決システムである BirdRecorderは、ロボット工学、テレメトリ、高性能AIアルゴリズムを統合して、鳥と鳥の衝突を最小限にする。 本研究では,BirdRecorderシステムのフィールドテストと性能について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3409985908687467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The urgent need for renewable energy expansion, particularly wind power, is hindered by conflicts with wildlife conservation. To address this, we developed BirdRecorder, an advanced AI-based anti-collision system to protect endangered birds, especially the red kite (Milvus milvus). Integrating robotics, telemetry, and high-performance AI algorithms, BirdRecorder aims to detect, track, and classify avian species within a range of 800 m to minimize bird-turbine collisions. BirdRecorder integrates advanced AI methods with optimized hardware and software architectures to enable real-time image processing. Leveraging Single Shot Detector (SSD) for detection, combined with specialized hardware acceleration and tracking algorithms, our system achieves high detection precision while maintaining the speed necessary for real-time decision-making. By combining these components, BirdRecorder outperforms existing approaches in both accuracy and efficiency. In this paper, we summarize results on field tests and performance of the BirdRecorder system. By bridging the gap between renewable energy expansion and wildlife conservation, BirdRecorder contributes to a more sustainable coexistence of technology and nature.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギーの急激な需要、特に風力発電は、野生生物保護との対立によって妨げられている。 そこで我々は,絶滅危惧種の鳥,特にキツネ(Milvus milvus)を保護するためのAIベースの高度な防コリジョンシステムであるBirdRecorderを開発した。 BirdRecorderは、ロボティクス、テレメトリ、高性能AIアルゴリズムを統合することで、800mの範囲内の鳥類種を検出し、追跡し、分類し、鳥と鳥の衝突を最小限にすることを目指している。 BirdRecorderは、高度なAIメソッドを最適化されたハードウェアとソフトウェアアーキテクチャに統合し、リアルタイム画像処理を可能にする。 検出用シングルショット検出器(SSD)とハードウェアアクセラレーションとトラッキングアルゴリズムを組み合わせることで,リアルタイム意思決定に必要な速度を維持しつつ,高い検出精度を実現する。 これらのコンポーネントを組み合わせることで、BirdRecorderは精度と効率の両方で既存のアプローチより優れています。 本稿では,BirdRecorderシステムのフィールドテストと性能について概説する。 再生可能エネルギーの拡大と野生生物保護のギャップを埋めることで、バードレコーダーはより持続可能な技術と自然の共存に貢献している。

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