Ученые из Квинслендского технологического университета научились эффективно оценивать численность популяций коал с помощью мультикоптера с инфракрасной камерой, благодаря которой устройство может видеть животных даже сквозь густую листву.
Как сообщается, в ходе тестовых полетов беспилотник вел наблюдения в утренние часы, когда температура воздуха низкая, чтобы на контрасте было легче фиксировать тепло от тел животных. Дрон облетал заданную площадь и делал ряд снимков, после чего последние обрабатывались с помощью нейросети, которая и оценивала численность коал в районе.
Подробностей о работе алгоритма не сообщается, известно лишь, что, чтобы научить нейросеть распознавать коал на инфракрасном снимке и отличать их тепловой след от теплового следа других животных, разработчики использовали методы глубокого обучения.
После подсчета ученые проверили точность метода, сравнив полученные данные с показаниями имеющихся GPS-меток на животных, а также оценили его эффективность в сравнении с результатами традиционных наблюдений с земли (когда люди с биноклями стоят под эвкалиптами и высматривают коал в густой листве). Выяснилось, что нейросеть оценивает численность популяции со средней точностью в 86%. При этом средняя точность традиционных наблюдений с земли составляет около 70%. Авторы работы также отмечают, что дрон обходится дешевле и работает быстрее, чем традиционный метод — мультикоптер с камерой за два часа покрывает площадь, на которую у человека при подсчете с земли уйдет весь день.
Впрочем, по словам исследователей, эффективность новой методики не означает, что от традиционного метода можно будет полностью отказаться.
«Есть места, куда не могут добраться люди, есть места, куда не сможет добраться дрон», — отметили ученые.
Авторы разработки считают, что наилучших результатов можно будет добиться, совмещая оценку численности с воздуха с данными наблюдателей на земле.
Источник: N+1