AI가 감지한 카메라 트랩 이미지: 산장위안 지역의 붉은 여우
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카메라 트랩 데이터 관리 시스템
AI가 감지한 카메라 트랩 이미지: 산장위안 지역의 눈표범
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커뮤니티 기반 카메라 트랩 모니터링 보조 앱
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카메라 트랩 데이터 관리 시스템: 종 식별 페이지
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카메라 트랩 데이터 워크플로우를 가속화하기 위해 기술 파트너의 지원을 받아 앱 기반 도구 및 AI 이미지 인식과 함께 온라인 데이터 관리 시스템을 개발 중이며, 이는 다음과 같이 구성되어 있습니다:
- 커뮤니티 기반 카메라 트랩 모니터링 보조 앱: 이 앱을 사용하면 로컬 모니터가 카메라 트랩 설치/수거 시간과 GPS 위치를 자동으로 기록하여 로컬 모니터의 데이터 수집과 수동 데이터 입력의 번거로운 과정을 줄일 수 있습니다. (청사진: 2019년 6월, 개발: 2019년 10월~2020년 2월, 시험 사용: 2020년 3월~10월)
- AI 이미지 인식 모델: AI 모델은 카메라 트랩 사진에서 동물을 감지하고 종을 식별하여 사람의 식별이 필요한 사진의 수를 크게 줄이고 데이터 처리 효율성을 향상시킵니다.
- 기술 파트너와 함께 일련의 AI 모델을 훈련 및/또는 테스트했으며, 여기에는 PU & PKU ResNet18 모델(2018년), MegaDetector(테스트 전용, 2020년), MindSpore YOLOv3 모델(2021년) 등이 포함됩니다.
- 온라인 데이터 관리 플랫폼: 앱을 통해 수집된 카메라 트랩 정보는 사진과 함께 구조화된 클라우드 데이터베이스에 업로드됩니다. 데이터 관리 플랫폼은 AI와 사람을 통한 종 식별을 지원할 뿐만 아니라 글로벌 데이터 검색 및 통계 보고서도 지원합니다. (청사진: 2021년 4월~8월, 개발: 2021년 9월~2022년 6월, 시험 및 사용: 2022년 7월)
- 현재 카메라 트랩 데이터 워크플로우를 체계적으로 검토하고 기술 시스템 개발 요구 사항으로 전환하기
- 성능이 우수한 오픈 소스 카메라 트랩 이미지 AI 인식 모델
- AI 컴퓨팅, 데이터 저장 등을 위한 클라우드 리소스 제공
- 버그 수정 및 시스템 사용성 개선을 위한 여러 차례의 시험 사용 및 피드백 제공
- 로마는 하루아침에 건설되지 않았습니다. 시간과 리소스의 제약으로 인해 시스템을 여러 모듈로 나누고 단계별로 모듈을 개발해야 합니다. 각 모듈 자체가 워크플로우의 하나 이상의 단계를 향상시킬 수 있으며 전체 시스템에 통합되기 전에 모듈을 통해 이점을 얻을 수 있다고 믿습니다. 하지만 처음부터 큰 그림을 보고 최종 시스템 통합을 위한 장기적인 계획을 세우는 것이 중요합니다.
- 시스템은 처음부터 완벽할 수 없습니다. 앱이 처음 출시되어 한 커뮤니티에서 사용되었을 때 예상대로 작동하지 않았고 현지 모니터들이 다양한 유형의 버그를 보고했습니다. 저희는 피드백을 수집하고 분석하여 앱의 UI 디자인과 기능을 개선했습니다.