Imagem de armadilha fotográfica detectada por IA: raposa vermelha na região de Sanjiangyuan
Shan Shui Conservation Center
Sistema de gerenciamento de dados de armadilhas fotográficas
Imagem de armadilha fotográfica detectada por IA: leopardo-das-neves na região de Sanjiangyuan
Shan Shui Conservation Center
Aplicativo assistente de monitoramento de armadilhas fotográficas baseado na comunidade
Shan Shui Conservation Center
Sistema de gerenciamento de dados de armadilhas fotográficas: página de identificação de espécies
Shan Shui Conservation Center
Para acelerar os fluxos de trabalho de dados das armadilhas fotográficas, um sistema de gerenciamento de dados on-line, juntamente com ferramentas baseadas em aplicativos e reconhecimento de imagens por IA, está sendo desenvolvido com o apoio de parceiros técnicos, que consiste em
- Aplicativo assistente de monitoramento de armadilhas fotográficas com base na comunidade: o aplicativo permite que os monitores locais registrem automaticamente a hora e o local do GPS da instalação/recolhimento da armadilha fotográfica, poupando o complicado processo de coleta de dados dos monitores locais e a entrada manual de dados. (projeto: Junho de 2019, desenvolvimento: Outubro de 2019 a fevereiro de 2020, teste e uso: Mar-Out 2020)
- Modelos de reconhecimento de imagem de IA: Os modelos de IA ajudam a detectar animais e identificar espécies em fotos de armadilhas fotográficas, o que reduz bastante o número de fotos que precisam de identificação humana e aumenta a eficiência do processamento de dados.
- Uma série de modelos de IA foi treinada e/ou testada com parceiros técnicos, incluindo o modelo PU & PKU ResNet18 (2018), MegaDetector (somente teste, 2020), modelo MindSpore YOLOv3 (2021).
- Plataforma de gerenciamento de dados on-line: as informações de armadilhas fotográficas coletadas por meio do aplicativo, juntamente com as fotos, são carregadas em um banco de dados estruturado na nuvem. A plataforma de gerenciamento de dados não apenas oferece suporte à identificação de espécies por meio de IA e humanos, mas também permite a pesquisa de dados globais e relatórios estatísticos. (projeto: Abril a agosto de 2021, desenvolvimento: setembro de 2021 a junho de 2022, teste e uso: julho de 2022)
- Uma análise sistemática do fluxo de trabalho atual de dados de armadilhas fotográficas e sua tradução em necessidades de desenvolvimento de sistemas técnicos
- Modelos de reconhecimento de IA de imagens de armadilhas fotográficas de código aberto e de bom desempenho
- Recursos de nuvem para computação de IA, armazenamento de dados, etc.
- Rodadas de uso experimental e feedback para corrigir bugs e melhorar a usabilidade do sistema
- Roma não foi construída em um dia. Devido a restrições de tempo e recursos, tivemos que dividir o sistema em diferentes módulos e desenvolvê-los passo a passo. Acreditamos que cada módulo pode aprimorar uma ou mais etapas do nosso fluxo de trabalho e nos beneficiamos dos módulos antes de eles serem incorporados ao sistema completo. No entanto, é importante ter uma perspectiva geral no início e fazer planos de longo prazo para a integração final do sistema.
- Um sistema não pode ser perfeito desde o início. Quando o aplicativo foi lançado e colocado em uso em uma comunidade, ele não funcionou como esperávamos e os monitores locais relataram vários tipos de erros. Coletamos e analisamos os feedbacks para aprimorar o design da interface do usuário e a funcionalidade do aplicativo.