Automatic empty images filtration for camera-trapping datasets

Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F22%3A43967908" target="_blank" >RIV/49777513:23520/22:43967908 - isvavai.cz</a>
Result on the web
<a href="https://www.kky.zcu.cz/cs/sw/EmptyImageFiltration" target="_blank" >https://www.kky.zcu.cz/cs/sw/EmptyImageFiltration</a>
DOI - Digital Object Identifier
—

Result language
angličtina
Original language name
Automatic empty images filtration for camera-trapping datasets
Original language description
This software analyzes images from camera traps to determine whether there is an animal present or not. Camera traps may trigger due to various events. Usually, the camera trap uses an infrared sensor to determine whether a warm-blooded animal is in front of it. However, relatively frequently (based on camera type), a false detection is made, and the camera captures an image without any animal. To filter these images, usually, a human must take a look at all the data. This can be a very cumbersome and laborious process.This issue is addressed by this software. It takes the input image and uses a deep neural network to classify it into three classes: an image with an animal, an image without an animal, and an image that needs to be checked by a human expert. This preliminary filtering accelerates the process of obtaining relevant data in a significant way.A detailed description is available on the project website: https://sites.google.com/view/caid-zcu
Czech name
—
Czech description
—

Project
<a href="/en/project/SS05010008" target="_blank" >SS05010008: Detection, identification and monitoring of animals by advanced computer vision methods.</a><br>
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year
2022
Confidentiality
C - Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§ 504 Občanského zákoníku), ale název projektu, cíle projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu (údaje P03, P04, P15, P19, P29, PN8) dodané do CEP, jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.

Internal product ID
ZCU/KKY/2022/035
Technical parameters
Základem řešení je natrénovaný model neuronové sítě pro klasifikaci obrázků do předem definovaných tříd. Jedná se o binární klasifikaci podle toho jestli je v obrázku přítomné zvíře a nebo ne. Řešení je implementováno v jazyce Python za využití frameworku PyTorch. Smlouva o VV/licenční smlouva bude uzavřena na konci řešení projektu. Kontaktní osoba: Ing. Lukáš Picek, tel.: 377 632556, e-mail.: picekl@ntis.zcu.cz,adresa: Technická 8, Plzeň.
Economical parameters
Ekonomické parametry softwaru nelze jednoduše vyčíslit. Při striktně ekonomickém pohledu je zřetelným přínosem úspora času badatelů při zpracovávání dat z fotopastí. Konkrétně se jedná a automatické roztřídění fotek podle toho jestli je v ní zachyceno zvíře nebo nikoliv (tzv. falešný poplach) - přínos softwaru tedy jen ekonomickým pohledem v zásadě není možné hodnotit.
Owner IČO
49777513
Owner name
Západočeská univerzita v Plzni

Similar results(10)