Indexování a trasování jedinců velkých šelem

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F24%3A43975049" target="_blank" >RIV/49777513:23520/24:43975049 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.kky.zcu.cz/cs/sw/animal-indexing" target="_blank" >http://www.kky.zcu.cz/cs/sw/animal-indexing</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Indexování a trasování jedinců velkých šelem

Popis výsledku v původním jazyce

Přesná a efektivní identifikace jedinců v čase a prostoru je klíčová pro ochranu mnoha živočišných druhů. Vzhledem k obrovské velikosti a množství soubovu v existujících databázích – často dosahujících terabajtů dat – se manuální analýza stává prakticky nemožnou, což výrazně znemožňuje získávání cenných poznatků. Pro usnadnění zpracování těchto dat jsme navrhli softwarové řešení založené na moderních metodách hluboké analýzy libovolného množství dat. Vytvořené modulární softwarové řešení využívají špičkové metody strojového učení a počítačového vidění a umožňují extrahovat informace o taxonu zvířete a potenciálně identifikovat konkrétního jedince na základě snímku (například v případě rysa ostrovida na základě vzoru textury srsti). Jakýkoli uživatel nebo organizace s daty z fotopastí (tj. fotografiemi a videi z kamerových pastí) může téměř jediným kliknutím myši získat hlubší pochopení pohybu zvířat a migračních vzorců.

Název v anglickém jazyce

Indexing and tracking of large carnivores

Popis výsledku anglicky

Accurate and effective identification of individuals across time and space is important for the conservation of many species. With the vast size of existing databases – often spanning terabytes of data – manual analysis becomes impractical, making it nearly impossible for humans to identify key patterns and extract valuable insights. To allow an easier process of the existing data, we have designed a SW solution based on modern methods for deep analysis of any amount of data. Our plug-in software solutions use state-of-the-art machine learning and allow extracting information about an animal&apos;s taxon and potentially even identify the individual from the image (for example, in the case of Lynx lynx, it is based on the pattern of the texture of the fur). Any user or organization with geolocation camera trapping data (i.e., photos and videos from camera traps) can, with almost one click of a mouse, get closer to essential understandings of animal movement and migration patterns.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

Projekt

<a href="/cs/project/SS05010008" target="_blank" >SS05010008: Detekce, identifikace a monitoring živočichů pokročilými metodami počítačového vidění</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2024

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Interní identifikační kód produktu

ZCU/KKY/2024/035

Technické parametry

Základem technického řešení je platforma implementovaná v jazyce Python, využívající frameworky Django, PyTorch apod. Systém zahrnuje několik modelů neuronových sítí, které umožňují identifikaci druhů a následně i jedinců na základě vizuální informace. Výsledek je schopen zpracovávat archivy obrázků podle identit jedinců a podporuje nahrávání a analýzu velkého množství dat (primárně z fotopast). Licenční podmínky a podrobnosti jsou stanoveny ve smlouvě o využívání výsledků. Kontaktní osoba: Ing. Lukáš Picek, Ph.D., tel.: 377 632556, e-mail: picekl@ntis.zcu.cz, adresa: Technická 8, Plzeň.

Ekonomické parametry

Ekonomické parametry softwaru nelze jednoduše kvantifikovat. Z ekonomického hlediska je hlavním přínosem výrazná úspora času při analýze rozsáhlých databází z fotopastí. Software umožňuje efektivní zpracování dat a automatizovanou či semi-automatizovanou identifikaci jedinců, čímž snižuje potřebu manuální práce a urychluje získávání klíčových poznatků. Přestože jeho přínos nelze snadno vyjádřit finančně, jeho využití může vést ke snížení nákladů na výzkum a optimalizaci ochranářských opatření.

IČO vlastníka výsledku

49777513

Název vlastníka

Západočeská univerzita v Plzni