logo

ML решения

Компьютерное зрение

Мобильные приложения

Мобильное приложение для мониторинга популяций земноводных

Мобильное приложение с использованием машинного зрения для автоматизации научных исследований. Решение помогает идентифицировать земноводных и отслеживать их популяции.

Основное изображение

Zooracle — это современное приложение, разработанное для помощи учёным в их исследовательской работе. Используя алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения, приложение позволяет идентифицировать отдельные особи земноводных по фотографиям, сделанным с помощью камеры мобильного телефона.

Система помогает отслеживать изменения в популяциях, анализировать процентное соотношение полов и проводить мониторинг численности видов.

Автоматизация этого процесса сокращает затраты, минимизирует влияние на здоровье животных и делает исследования более точными.

ЗАДАЧА

  • Разработать мобильное приложение для Android, способное идентифицировать земноводных по фотографиям, сделанным камерой мобильного телефона;

  • Разработать алгоритм для точной идентификации земноводных по их уникальным рисункам;

  • Создать удобный интерфейс для использования в полевых условиях, в том числе при отсутствии интернета;

  • Обеспечить совместимость приложения с разными устройствами на Android.

Александр Бугаенко, ML-инженер с более чем 5-летним опытом в сфере ИИ:

Александр Бугаенко, ML-инженер с более чем 5-летним опытом в сфере ИИ:

“Это интересный пример задачи идентификации: уникальный узор на коже амфибии позволяет «узнавать» каждую особь так же, как черты лица используются для идентификации человека. 

Мы разработали нейросеть, которая преобразует фото лягушки в описательный вектор, что позволяет быстро находить зарегистрированных особей”.

ДО ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМЫ:

Учёные использовали традиционные методы отслеживания, которые были дорогими, трудоёмкими и могли негативно сказываться на здоровье земноводных.

ПОСЛЕ ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМЫ:

Приложение автоматизировало процесс идентификации, ускорило исследования и уменьшило затраты.

Теперь учёные могут быстро добавлять данные в базу и отслеживать изменения в популяциях.

ПОСЛЕ ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМЫ:

Приложение автоматизировало процесс идентификации, ускорило исследования и уменьшило затраты.

Теперь учёные могут быстро добавлять данные в базу и отслеживать изменения в популяциях.

РЕШЕНИЕ

Система включает в себя следующие основные компоненты:

01

Решение 01

Фотосъемка и передача изображений

02

Решение 02

Интерактивный пользовательский интерфейс

03

Решение 03

Локальное хранение данных

04

Решение 04

Алгоритм машинного обучения для идентификации

05

Решение 05

База данных для хранения информации о земноводных

06

Решение 06

Google Maps для геолокации

Хотите похожий функционал в вашем проекте

ПРОЦЕСС РАБОТЫ СИСТЕМЫ

Сбор данных:

Учёный фотографирует земноводное с помощью камеры смартфона

1

Обработка изображения:

При появлении соединения с мобильной сетью накопленные снимки отправляются на сервер, где алгоритм анализирует их

1

Идентификация:

Система определяет уникальный рисунок на теле животного и сверяет его с базой данных

1

Обновление базы:

Происходит добавление информации о снятой особи или обновление, связанных с ней метаданных

1

Анализ популяции:

Приложение генерирует статистику по численности и составу популяции

1

Результаты

01

Создано удобное мобильное приложение для Android

02

Разработан и успешно внедрен алгоритм машинного обучения для идентификации земноводных

03

Обеспечена возможность быстрого и неинвазивного сбора данных в полевых условиях (лесах и болотах)

04

Ученые получили инструмент для мониторинга популяций земноводных и их параметров

05

Сокращены затраты времени и ресурсов на полевые исследования

Давайте обсудим
ваш проект

Отправьте форму и мы свяжемся с вами в течение 24 часов