Chèvres repérées et identifiées à l'aide d'un réseau de neurones pour analyser des séquences vidéo en accéléré.
La vidéo accélérée a de nombreuses applications dans le monde universitaire. Un article récent de Mathieu Bonneau et al. intitulé "Outdoor Animal Tracking Combining Neural Network and Time-lapse Cameras" a été publié dans le Journal of Computers and Electronics in Agriculture. Cet article a exploré la convivialité de Brinno caméras de construction en accéléré (BCC100, BCC200, BCC2000) dans des études de recherche impliquant le suivi d'animaux en plein air.
Le projet consistait à surveiller une tribu de chèvres de taille moyenne dans un pâturage. La tribu de chèvres devait être surveillée pendant des semaines et il y avait des chèvres d'âges, de tailles et de couleurs variés. Afin de passer au peigne fin les données vidéo, l'équipe de recherche a créé un réseau de neurones capable d'analyser en douceur les images capturées par BCC200 caméras et identifier les emplacements de chaque membre de la tribu.
La combinaison de l'apprentissage en profondeur et de la photographie accélérée pour suivre les mouvements des animaux dans un environnement extérieur a fourni aux chercheurs une méthode non invasive pour surveiller l'emplacement et les comportements des chèvres. Les chercheurs mentionnent qu'il existe de nombreuses raisons de surveiller les animaux et de rechercher leurs mouvements, tels que la santé et la gestion des pâturages, mais jusqu'à présent, les méthodes de surveillance courantes nécessitaient une surveillance GPS avec des balises non seulement douloureuses pour l'animal, mais aussi coûteuses et chronophages pour le chercheur. .
"Le marquage GPS est non seulement pénible pour les animaux mais aussi coûteux, Brinno les caméras accélérées offrent une autre option"
La conclusion des chercheurs est que le principal avantage de l'utilisation du Brinno caméras accélérées à des fins de recherche est qu'elles sont abordables et peuvent fonctionner pendant plusieurs semaines sans avoir besoin de changer de batterie.
Si vous effectuez des recherches dans un endroit éloigné ou peu pratique, vous n'aurez peut-être pas accès à l'électricité ou vous n'aurez peut-être pas la possibilité de passer et de vérifier vos caméras. Aussi le boîtier résistant aux intempéries de la série ATH de Brinno garantit que votre caméra peut continuer à enregistrer quelles que soient les conditions météorologiques.
Le réseau neuronal a identifié chaque chèvre et les a tracées sur une carte facile à lire.
Les caméras Brinno offrent aux chercheurs une solution de time-lapse simple, fiable et économique. Les données collectées sont claires et peuvent être facilement analysées à l'aide d'un réseau de neurones. Outre la surveillance des animaux, quelques exemples de la façon dont Brinno caméras ont été utilisées dans des études de recherche antérieures, notamment la gestion du trafic, les changements géologiques et le comportement humain.
Pour en savoir plus sur BrinnoLes caméras accélérées de et ce qui fait BrinnoLes caméras de la meilleure option pour les chercheurs visitent : www.brinno.com
Si vous souhaitez en savoir plus sur les recherches de Mathieu Bonneau, vous pouvez trouver son article ici : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169919322562
