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Drohnen überwachen Giraffen

Drohnen überwachen Giraffen


Ben Schwan

Schweizer Wissenschaftler haben einen Bilderkennungsalgorithmus für den Tierschutz in Afrika programmiert.

Ein Team an der Eidgenössischen Technischen Hochschule in Lausanne (EPFL) nutzt Drohnenbilder und ein Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens, um Wildhütern in Afrika zu helfen, berichtet Technology Review in seiner Online-Ausgabe (“Unbemannt für den Tierschutz”). Das Projekt nutzt Drohnen, um Tierherden in der afrikanischen Kalahari-Savanne zu fotografieren. Anschließend werten Bilderkennungsalgorithmen die Daten aus, um festzustellen, wie viele Individuen sie zeigen.

Die Forscher begannen zunächst mit einer 2014 durchgeführten Drohnenkartierungsstudie, die im Kuzikus-Wildschutzgebiet am Rande der Kalahari in Namibia ablief. Dabei wurden fünf Drohnenflüge über das Reservat absolviert, bei denen eine Kamera 6500 Aufnahmen des Bodens gemacht hat. Jedes Bild hat eine Auflösung von 3000 mal 4000 Bildpunkten – pro Bildpunkt entspricht dies wenigen Zentimetern.

Zu sehen sind auf den Aufnahmen viele große Säugetiere, die aber sparsam verteilt sind. Und genau das macht es für menschliche Analysten so aufwendig, sie ausfindig zu machen. Rey und sein Team glauben, dass ihr Bilderkennungssystem dies besser kann. Allerdings wurden dazu zunächst passende Trainingsdaten benötigt. Diese erhielten die Forscher im Rahmen einer Crowdsourcing-Kampagne, bei der 232 Freiwillige die Bilder untersuchten und um jedes aufgefundene Tier ein Polygon in das Bild einzeichneten.

Auf diese Art wurden rund 976 große Säugetiere in 650 Bildern erkannt. Menschliche Experten überprüften die Ergebnisse dann und entfernen 21 unklare Fälle – ein Prozess, der nur 30 Minuten dauerte. Das Team nutzte dann die Beispieldaten, um ihren Algorithmus zu füttern und zu testen. Insgesamt funktioniert die Technik gut. “Das System erreicht eine hohe Erkennungsrate und ein menschlicher Operateur kann Fehlerkennungen mit wenig Aufwand eliminieren”, so die Forscher. Entsprechend werden Menschen weiter gebraucht, doch ihr Arbeitsaufwand ist signifikant kleiner.

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(bsc)