Ученые представили инновационный инструмент для мониторинга дикой природы — алгоритм RAPID, позволяющий в режиме реального времени идентифицировать отдельных особей животных по уникальному рисунку на их шкуре.
Разработка открывает новые возможности для биологов и экологов. Теперь отслеживать перемещения, поведение и развитие конкретных зверей (например, ягуаров, зебр или жирафов) можно гораздо быстрее и с меньшими трудозатратами. Это особенно важно для оценки состояния популяций и выявления угроз, которым они подвергаются.
Над алгоритмом работала группа специалистов по авиационной робототехнике из Штутгартского университета, Института интеллектуальных систем Общества Макса Планка (Германия) и университета Лоранда Этвеша (Венгрия). Название RAPID расшифровывается как «повторная идентификация узоров на шкуре животных в режиме реального времени на периферийных устройствах». В основе метода — сравнение математических профилей (векторов дескрипторов) характерных визуальных признаков: пятна жирафа или полосы зебры столь же индивидуальны, как отпечатки пальцев человека.
Таким образом, мы можем идентифицировать новое животное — при условии, что оно есть в базе данных — за доли секунды
Для работы системы нужна справочная база данных с изображениями уже известных особей; ее можно постепенно расширять. Алгоритм тестировали на шести наборах данных — в том числе на видео с дронов над саванной в Мпале (Кения) и записях с фотоловушек в тропических лесах Эквадора.
Точность распознавания составила от 89% до 99% на общедоступных наборах, а на новых — 80% для зебр и 93% для ягуаров. При этом RAPID демонстрирует высокую скорость: на обычном ПК он обрабатывает 40−60 обрезанных изображений в секунду, а на простом периферийном устройстве — около 10. Важное преимущество — способность работать без мощного оборудования и графического процессора.
Инструмент выпущен с открытым исходным кодом и имеет модульную структуру, что упрощает его интеграцию в дроны, фотоловушки и другие устройства. Технология применима к животным с пятнистой или полосатой шкурой, но не подойдет, например, для слонов. Разработчики планируют усовершенствовать алгоритм, чтобы он мог распознавать больше видов и стабильно работать даже при частичном перекрытии обзора.
Ранее Наука Mail рассказывала, что оцифровка миллионов растений выявила масштаб экологических угроз.
