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研究人员推动考拉定位系统

QUT的研究人员发表了一种改进的、创新的方法,用于估计由无人机和人工智能算法探测到的区域的考拉数量,他们继续寻找在丛林火灾地区幸存的考拉数量。

在发表在《生态与进化》杂志上的一篇文章中,由格兰特·汉密尔顿副教授领导的研究人员详细介绍了一种统计方法,该方法使用丛林的红外图像自动检测到的考拉数量作为起点。

他们之前发表在《自然》杂志《科学报告》上的研究表明,他们的系统比传统的动物数量监测技术更可靠,侵入性更小。

汉密尔顿教授合著的最新研究与博士生伊万杰琳科克兰和西蒙?Denman博士说,所有的方法在沉重的原始林区发现考拉面临挑战,观察员是否使用传统方法如人仰望的树,狗来嗅出了考拉或高科技工具,如红外无人机。

汉密尔顿教授说:“所有的丰度估算方法都至少有一点错误——这就是为什么它们被称为估算。”

这篇文章的第一作者伊万杰琳·科科伦(Evangeline Corcoran)说,在复杂的环境中寻找野生动物可能非常具有挑战性。

Corcoran女士说:“我们从来没有完全的了解,所以当我们统计的时候,我们也不知道到底有多少考拉。”

“不管无人机的摄像头有多精确,当无人机飞过该地区时,一只考拉可能躲在树枝后面,或者一只考拉在空中调查中被数了两次。这就是为什么我们通常有一个误差范围。我们使用不同的术语,但例如在一般术语中,我们当前的计数可能有正负10%的误差。这意味着我们确信考拉的真实数量在误差范围内。通过考虑影响我们检测到考拉数量的不同因素,我们正在缩小误差范围,从而使我们的估计更加准确。通过这种方式,我们可以得到一个包含更多因素的计数数据,比如温度,这是一个重要的考虑因素,因为我们的热感摄像机在天气变冷时可以给出更准确的估计,以及森林树冠的密度。”

汉密尔顿教授目前正在参与一个项目,在这个项目中,他正在使用他的人工智能(AI)系统,该系统使用无人机和红外成像,在一个合作项目中计算袋鼠岛在最近毁灭性的丛林大火后幸存的考拉数量。

汉密尔顿教授的系统用于探测丛林中的考拉,首先是安装了红外摄像机的无人机,在清晨和寒冷的月份以“割草机”的模式覆盖一个区域,这样考拉的热量就能更好地突显出来。

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