Отслеживать редкие виды леопардов в горах Кавказа ученым помогут алгоритмы компьютерного зрения.
Их разработали школьники, получив задание на проекте «Уроки настоящего» — дистанционной программе Образовательного центра «Сириус». На таких уроках ученики 7–11-х классов объединяются в команды, чтобы решать задачи, которые для них готовят специалисты из крупных компаний.
Их разработали школьники, получив задание на проекте «Уроки настоящего» — дистанционной программе Образовательного центра «Сириус». На таких уроках ученики 7–11-х классов объединяются в команды, чтобы решать задачи, которые для них готовят специалисты из крупных компаний.
Для наблюдения за дикими животными, их численностью и миграцией зоологи применяют фотоловушки. К анализу изображений и идентификации особей все чаще привлекают модели искусственного интеллекта (ИИ). Поэтому эксперты «Сбера», а также сотрудники Сочинского национального парка и Кавказского государственного природного биосферного заповедника поставили школьникам задачу — научить нейросеть распознавать переднеазиатских леопардов, которые сейчас живут в дикой природе на юге России.
В качестве фотобазы для обучения нейросети ребята использовали снимки с фотоловушек и из открытых источников. Итоговым продуктом станет сайт или мобильное приложение, доступные всем желающим. Туда можно будет загрузить фотографии, а алгоритмы машинного обучения проанализируют их и идентифицируют особь с высокой долей достоверности. Это важно для исследования популяции и контроля ее стабильности.
Эксперты выбрали три лучшие идеи. Одной из них поделились школьники из инженерного юношеского интерната № 25 в Белгороде.
«Снимки с фотоловушек передаются на сайт, где каждое животное идентифицируется по рисунку пятен. У каждого леопарда он индивидуален, как отпечатки пальцев у человека. Узор считывает специально созданная для этих целей нейросеть, для тренировки которой мы предлагаем использовать датасет Pascal Voc. Это один из самых известных наборов данных для обучения и оценки алгоритмов компьютерного зрения. У каждого леопарда появляется свой профиль на сайте. Там указываются его идентификационный номер, пол, возраст, последнее место пребывания», — пояснил один из участников команды Максим Трунтов.
Ученики Лесколовского центра образования Ленинградской области представили прототип компьютерного приложения для «узнавания» леопардов. В его основе лежит программа HotSpotter, которая позволяет обнаружить и описать отличительные черты пятнистого узора леопарда.
Среди лучших также оказались учащиеся гимназии № 9 Амурской области. Проанализировав существующие алгоритмы, они выделили HotSpotter и Mbaza AI. Для обучения ИИ школьники предложили использовать базу данных Imagenet. Получилось приложение для смартфона, которое позволило бы исследователям добавлять свои файлы для идентификации леопардов, публиковать статьи, получать доступ к данным других пользователей.
