Зоологи научили нейросеть считать слонов в Африке
Ученые из Великобритании и Нидерландов научили нейросеть находить и считать слонов снимках со спутника. По словам авторов работы, программа справляется не только с пустой местностью, но и с участками со множеством деревьев, а точность работы практически не отличается от человеческой.
Зоологи используют спутниковые фотографии и снимки с воздуха для того, чтобы следить за численностью популяций тех или иных животных и маршрутами миграции. Это не только позволяет проводить работу дистанционно, но и обследовать разом большие территории, что сильно экономит время. Как правило, ученые вручную распознают животных на снимках, но сейчас эту задачу стараются автоматизировать.
Так, научная группа под руководством Ислы Дюпорж из Оксфордского университета научила нейросеть идентифицировать слонов на спутниковых снимках с высоким разрешением. Для этого ученые взяли снимки парка Эддо-Элефант в ЮАР, сделанные со спутников WorldView-3 и −4, которые предоставляют самые качественные фотографии среди коммерческих спутников. В этой местности обитает около 600 слонов. Их обнаружение усложняет большое количество растений и тот факт, что животные часто поливают себя грязью для борьбы с жарой, в результате чего сливаются с окружающим фоном.
Для подсчета животных исследователи использовали сверхточную нейросеть Inception ResNet, а затем сравнили полученный результат с данными 51 добровольца, которые вели эту же работу вручную. В результате нейросеть получила результат 0,73 для однородной местности и 0,778 для местности с растительностью и другими объектами. У добровольцев результат составил 0,776 и 0,8 соответственно.
Ученые указывают, что улучшению качества распознавания животных мешает довольно дорогая цена спутниковых снимков: для архивных снимков она составила $17,5, а для новых – $27,5 за квадратный километр местности.