ジャガー識別モデル
Tech4Nature Mexico
ジャガーの検出と同定のための画像認識アルゴリズム
Tech4Nature Mexico pilotの枠組みにおける畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づく画像認識コンポーネントは、次のような基本的な役割を果たしている： i) カメラトラップによる捕獲からジャガーの存在を自動的に検出し、データ処理を高速化する ii) 地域のジャガー個体群を自動的に識別し、地域個体群の理解を深める。このアプローチは、より迅速で詳細な分析を可能にする高度な手法を活用することで、保全において極めて重要である。
デバイスから収集されたデータ、およびデータ共有のためのファーウェイ、UPY、その他の専門家保護組織との戦略的提携。UPYの若いデータ工学の学生グループは、1学年の間、画像認識モデルの開発に専念した。学生たちにはジャガーのモニタリング経験がないため、ジャガーの認識に偏りが生じる可能性を考慮し、グループはユカタンでネコ科動物の保護を専門とする生物学者からトレーニングとフィードバックを受けた。
我々は、画像中のジャガーの検出と同定のための自動モデルの開発という大きな課題に直面した。この作業は、利用可能なデータが乏しいだけでなく、重要な保護状態にあるため、対象種を含むカメラトラップが捉えた画像の量が限られていることによっても複雑になっている。このような障害はプロジェクトの初期段階で顕著であったため、データセットを拡大するためにさまざまな情報源から動物の画像を収集することになった。しかし、この段階ではさらなる要因によって複雑さが増す。