

Tech4Nature Meksika pilot programı çerçevesinde Evrişimsel Sinir Ağlarına (CNN) dayanan görüntü tanıma bileşeni şu konularda temel bir rol oynamaktadır: i) Kamera tuzağı yakalamalarında jaguarların varlığını otomatik olarak tespit etmek, böylece veri işlemeyi hızlandırmak; ve ii) Bölgedeki jaguarları otomatik olarak tanımlamak, böylece yerel popülasyonların anlaşılmasını geliştirmek. Bu yaklaşım, daha hızlı ve daha detaylı bir analiz sağlayan gelişmiş yöntemlerden yararlanarak koruma açısından hayati önem taşımaktadır.
Cihazlardan toplanan veriler ve veri paylaşımı için Huawei, UPY ve diğer uzman koruma kuruluşları ile stratejik ittifaklar. Tam bir okul yılı boyunca, UPY'den bir grup genç veri mühendisliği öğrencisi görüntü tanıma modellerinin geliştirilmesine adanmıştır. Öğrencilerin bu türü izleme konusundaki deneyim eksiklikleri nedeniyle modellerin jaguarları tanımada yanlı olabileceği ihtimali göz önüne alındığında, grup Yucatan'da kedi koruma konusunda uzman bir biyologdan eğitim ve geri bildirim aldı.
Görüntülerdeki jaguarların tespiti ve tanımlanması için otomatik modeller geliştirirken önemli bir zorlukla karşılaştık. Bu görev sadece mevcut verilerin azlığı nedeniyle değil, aynı zamanda kritik koruma statüsü nedeniyle ilgili türleri içeren kamera tuzakları tarafından yakalanan sınırlı miktarda görüntü nedeniyle de karmaşıktır. Bu engeller projenin ilk aşamalarında dikkat çekiciydi ve bizi veri setimizi genişletmek için çeşitli kaynaklardan hayvan görüntüleri toplamaya sevk etti. Ancak bu aşamada ek faktörler nedeniyle karmaşıklık artmaktadır.