Опыт распознавания и определения численности северных оленей (RangiferTarandus) с использованием технологии автоматизированного машинного обучения AutoML

Колпащиков Л. А.; Бондарь М. Г.; Михайлов В. В.; Соболевский В. А.

База данных: Каталог библиотеки СФУ (О-629)

Библиографическое описание: Опыт распознавания и определения численности северных оленей (RangiferTarandus) с использованием технологии автоматизированного машинного обучения AutoML = Experience of recognition and determination of the reindeer (Rangifer tarandus) population size using AutoML technology / Л. А. Колпащиков, М. Г. Бондарь, В. В. Михайлов, В. А. Соболевский. - Текст : непосредственный // Вестник охотоведения. - 2023. - Т. 20, № 3. - С. 129-138 : 7 рис. - Библиогр.: с. 137-138. - ISSN 1994-411X.

Аннотация: В статье представлена система распознавания и подсчета северных оленей (Rangifer tarandus) на аэрофотоснимках AutoGenNet, построенная на базе архитектуры сверточной нейронной сети (СНС) Mask R-CNN (MRCNN) c использованием концепции Automated Machine Learning (AutoML). Особенностью реализации системы является трансферное обучение, суть которого состоит в том, что на первом этапе система обучается распознавать разнообразные объекты с использованием массива снимков в открытом доступе (около 328 тыс. изображений), затем дообучается на снимках стад северных оленей. Такой подход позволяет уменьшить количество снимков целевых объектов с нескольких сотен тысяч до нескольких сотен. Генерация и обучение модели CНС в системе AutoGenNet выполняется автоматически. Для разметки изображений животных на аэрофотоснимках и подготовки обучающей выборки разработана специальная программа Markup. Возможны два варианта работы с системой: 1) полностью автономный режим использования программы, при наличии необходимых вычислительных ресурсов у пользователя и 2) работа по сети Интернет с версией программы AutoGetNet, размещенной на серверах СПб ФИЦ РАН. Представленная здесь модель СНС была дообучена на 100 снимках стад диких северных оленей. Ошибка распознавания на независимом массиве данных составила около 18%. Система AutoGenNet является унифицированной в отношении объектов распознавания и может без каких-либо изменений в программе быть обучена идентифицировать другие объекты. Ее применение представляется перспективным при мониторинге крупных млекопитающих (сайгак, дзерен, сурки), птиц (лебеди, гуси, бакланы) и других обитателей открытых биотопов.

Год издания: 2023

Авторы: Колпащиков Л. А. , Бондарь М. Г. , Михайлов В. В. , Соболевский В. А.

Источник: Вестник охотоведения

Выпуск: Т. 20, № 3

Номера страниц: 129-138

Количество экземпляров:

Абонемент научной литературы (пр. Свободный, 79, Б1-14): свободно 1 из 1 экземпляров

Показать дополнительные сведения

Алгоритмы распознавания направления движения объекта автоматизированной системой технического…

Удот С. А. и др.
2017 год

Автоматизированное распознавание геоструктур пластовых месторождений

Кузнецов Ю. Н. и др.
2016 год

Факторы, определяющие динамику численности таймырской популяции диких северных оленей

Колпащиков Л. А. и др.
2024 год

Сегметрация объектов на спутниковых изображениях с использованием сверточных нейронных сетей

Хрящев В. В. и др.
2019 год

Анализ современных способов прикладного использования сверточных нейронных сетей в горной…

Артемов Иван Владимирович и др.
2024 год

Исследование нейросетевых алгоритмов для сегментации водных участков на спутниковых SAR изображениях

Сенников А. В. и др.
2024 год

Анализ современных методов распознавания малоразмерных воздушных объектов на основе машинного…

Гарин Е. Н. и др.
2026 год

Распознавание объекта радиолокационного изображения с использованием нейросетевых структур сети…

Аксяитов М. Х. и др.
2019 год

Неэталонная оценка качества изображений колоноскопических исследований

Хрящев В. В. и др.
2024 год

Разработка и анализ нейросетевого алгоритма распознавания эмоций по изображению лица

Степанова О. А. и др.
2018 год

Опыт привлечения северного оленя к искусственным солонцам для ведения научных исследований

Футоран П. А. и др.
2024 год

Опыт реинтродукции европейского лесного северного оленя в заповеднике "Керженский" и перспективы…

Суров С. Г. и др.
2024 год

Алгоритм и программный комплекс высокоскоростной нейросетевой сегментации облачности на…

Москвитин А. Э. и др.
2023 год

Имитационное моделирование обучающего набора изображений нейросетевого гидролокатора

Сюзев В. В. и др.
2023 год

Система постановки произношения на основе сверточных нейронных сетей и информационной теории…

Савченко Л. В.
2019 год

Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта. Т. 1

Марков Сергей и др.
2024 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

Похожие публикации