ニューラル ネットワークを使用してタイム ラプス ビデオ映像を分析し、ヤギを発見して識別します。
タイム ラプス ビデオは学術の世界ではさまざまな用途に使われています。Mathieu Bonneau らによる最近の記事。 「ニューラル ネットワークとタイム ラプス カメラを組み合わせた屋外動物追跡」と題する論文が、農業におけるコンピューターとエレクトロニクスのジャーナルに掲載されました。この記事では、屋外動物追跡に関する研究において、Brinno 建設用タイム ラプス カメラ( BCC100 、 BCC200 、 BCC2000 )の有用性について検討しました。
このプロジェクトでは、牧草地に生息する中規模のヤギの群れをモニタリングしました。ヤギの群れは数週間にわたってモニタリングする必要があり、年齢、サイズ、毛色の異なるヤギがいました。ビデオ データを精査するために、研究チームは、 BCC200カメラで撮影した画像をスムーズに分析し、群れの各メンバーの位置を特定できるニューラル ネットワークを作成しました。
ディープラーニングとタイムラプス撮影を組み合わせて屋外環境で動物の動きを追跡することで、研究者はヤギの位置と行動を非侵襲的に監視する方法を手に入れました。研究者によると、動物を監視してその動きを研究する理由は健康や牧草地の管理など多岐にわたりますが、これまでの一般的な監視方法ではタグによる GPS 監視が必要で、動物にとって苦痛であるだけでなく、研究者にとっても費用と時間がかかります。
「GPSタグは動物にとって苦痛であるだけでなく、費用もかかります。Brinnoのタイムラプスカメラは別の選択肢を提供します。」
研究者らの結論は、研究目的で Brinno タイムラプス カメラを使用する主な利点は、手頃な価格であり、バッテリー交換なしで数週間動作できることであるということです。
遠隔地や不便な場所で調査を行っている場合、電源がなかったり、気軽に立ち寄ってカメラをチェックすることができない場合があります。また、Brinno の ATH シリーズの耐候性ハウジングにより、天候に関係なくカメラが録画を継続できます。
ニューラル ネットワークは各ヤギを識別し、読みやすい地図上にプロットしました。
Brinno カメラは、信頼性が高くコスト効率に優れた実用的なタイム ラプス ソリューションを研究者に提供します。収集されたデータは明確で、ニューラル ネットワークを使用して簡単に分析できます。動物のモニタリング以外にも、Brinno カメラが過去の研究で使用された例としては、交通管理、地質学的変化、人間の行動などがあります。
Brinno のタイム ラプス カメラの詳細と、Brinno のカメラが研究者にとって最適な選択肢である理由については、次のサイトをご覧ください。 ブリノ
マシュー・ボノーの研究についてさらに詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169919322562