Cookies op Tweakers

Tweakers maakt gebruik van cookies, onder andere om de website te analyseren, het gebruiksgemak te vergroten en advertenties te tonen. Door gebruik te maken van deze website, of door op 'Ga verder' te klikken, geef je toestemming voor het gebruik van cookies. Wil je meer informatie over cookies en hoe ze worden gebruikt, bekijk dan ons cookiebeleid.

Meer informatie

DeepMind gebruikt ai voor tracken van Afrikaans wild via bewegingscamera's

DeepMind werkt samen met natuurbeschermers om de dierenpopulatie in het Afrikaanse Serengeti National Park in kaart te brengen. Daartoe zet het bedrijf machinelearning in om relatief snel de dieren op de miljoenen met bewegingscamera's gemaakte foto's te herkennen en tellen.

Om de gedragsdynamiek van de volledige faunapopulatie uit het Tanzaniaanse reservaat beter te kunnen bestuderen, zet DeepMind machinelearningmethodes in. Daarvoor wordt gebruikgemaakt van miljoenen foto's die in de afgelopen negen jaar zijn gemaakt met 225 door het Serengeti Lion Research-programma in het park geplaatste bewegingscamera's. In de afgelopen negen jaar zijn miljoenen foto's verzameld en opslagen, maar het identificeren en tellen van de verschillende diersoorten is volgens DeepMind een arbeidsintensieve en tijdrovende klus. Volgens het bedrijf weerhoudt dat wetenschappers van het doen van simpel onderzoek en maakt het het lastig voor natuurbeschermers om te reageren op uitdagingen die het ecosysteem kunnen verstoren.

Het classificatieproces van SnapShot Serengeti-dataset is in februari 2018 van start gegaan en al in 2015 is erover gepubliceerd in het wetenschappelijke tijdschrift Nature. De onderzoekers schreven Python-scripts om de datum, tijd en andere informatie uit de afbeeldingsbestanden te halen. Vervolgens zijn meer dan 28.000 vrijwilligers aan de slag gegaan om veertig diersoorten te classificeren. Dat proces zit momenteel nog maar op 24 procent. Om dat te versnellen heeft DeepMind machinelearning getraind op basis van de dataset. Volgens het zusterbedrijf van Google heeft dat geleid tot een model dat net zo snel en efficiënt werkt als de vrijwilligers, of beter. Het helpt met name ook bij versnellen van de verwerkingsprocedure. Het duurt normaal ongeveer een jaar voordat de gemaakte foto's door vrijwilligers van labels kunnen worden voorzien; dat wordt nu teruggebracht tot negen maanden.

De bewegingscamera's zijn in een gebied van 1125km² neergezet en werken op basis van infraroodsensoren. Zodra een object voor de sensor komt dat warmer is dan de omgevingstemperatuur, worden er foto's gemaakt. Meestal zijn er dieren te zien, al kan ook het hoge door de zon beschenen gras uit de Serengeti de camera's activeren zodra het door de wind beweegt. Er worden twee modellen gebruikt: de Scoutguard 565 en de DLC Covert Reveal. Die kunnen zowel overdag als 's nachts kleurenfoto's maken en gebruiken een wit flitslicht. Volgens het Serengeti Lion Research-team schrikt dat de dieren niet af en komen ze geregeld terug naar de plek van de camera's. De camera's hebben na twee maanden onderhoud nodig, zoals het verwisselen van de batterijen en sd-kaartjes. Soms moeten ze ook in zijn geheel vervangen of gerepareerd worden, bijvoorbeeld bij te veel regen of als hyena's erop hebben gebeten, olifanten ze hebben vertrapt of mieren er bezit van hebben genomen.

De plaatsing van de camera's in het gebied. In het overzichtskaartje staat de stippellijn voor een studiegebied voor leeuwen.

Door Joris Jansen

Nieuwsredacteur

09-08-2019 • 11:59

69 Linkedin Google+

Reacties (69)

Wijzig sortering
Tja, na het nieuws van gisteren dat Colruyt aan hun kassa's een camera gebruikt om groenten en fruit te herkennen, klinkt dit toch niet zo heel indrukwekkend. Denk dat het niet moeilijker is om een nijlpaard en neushoorn uit elkaar te houden dan om een courgette en een komkommer te onderscheiden.

De foto's die hier bij het artikel staan, zijn toch relatief gemakkelijk te herkennen? Ik weet natuurlijk ook wel dat ze niet allemaal zo gemakkelijk zijn maar toch...
Het is mij niet zo duidelijk wat er nieuw is hieraan, behalve dan dat het in dit park ingezet wordt. Uit hun eigen artikel lijkt de uitdaging er vooral in te zitten dat het op instabiele low-cost hardware moet draaien.

Overigens staat er volgens mij dat het data processing proces teruggebracht is van twaalf naar drie maanden (“reduced by up to nine months”).
Dank voor de correctie. Ik vond het al zo'n bescheiden versnelling, maar dat bleek dus een vertaalfout.
De Robovision (Colruyt) cam werkt "hyperspectral "
De wildlifecams hebben met moeite 2MP 8-)

Image processing in the food industry
Currently we are combining hyperspectral imaging and deep learning in the food processing industry, these tracks are still in progress (see the explanatory images below about the principles behind hyperspectral imaging)


https://robovision.be/ref...99525576613-7cf9d1df-28d2
Denk dat het niet moeilijker is om een nijlpaard en neushoorn uit elkaar te houden dan om een courgette en een komkommer te onderscheiden.
Dat Colruyt systeem kan ook alle verschillende appelsoorten uit elkaar houden. Nu kan ik een zebra van een giraf onderscheiden maar een Granny van een Cox? Hell no.
Een Granny Smith is geheel groen, een Cox's Orange grotendeels rood ;) .

Maar ik begrijp wat je bedoelt. Probeer bijvoorbeeld eens de verschillende kleine tomaatsoorten uit elkaar te houden.
Omdat men niet met gewone camera's werkt maar die het gehele spectrum bestrijken.
Is trouwens helemaal niks nieuw. Wordt bij de visvangst gebruikt (versheid) , ontvangst oogsten (bruised but not visible yet), ...
Ja, zelfs een portable gebaseerd op dat systeem kan vreemde stoffen in je drankje detecteren (GHB bv.)
Dat systeem telt ook, dat betekent zeer waarschijnlijk dat ze de specifieke dieren ook uit elkaar houden door waarschijnlijk bepaalde kenmerken.

Dus neushoorn 1, 2, en 3 kunnen allemaal worden herkent als losse dieren en niet als neushoorn als 1 dier.
Een nijlpaard en een Neushoorn zijn vrij eenvoudig te herkennen, net als een olifant en een leeuw.
Maar zie jij direct het verschil tussen een Grants gazelle of een Thompson gazelle, zeker als je alleen maar de snuit op camera hebt?

Zo zijn er nog veel meer dieren die erg veel op elkaar lijken.

[Reactie gewijzigd door walteij op 9 augustus 2019 13:11]

die zwarte streep lijkt me eigenlijk vrij eenvoudig te onderscheiden, uiteraard moet die dan wel op de foto staan.
Het verschil tussen een kip en struisvogel is een lastige, als ze stilliggen op je bord... Ze schijnen beide te smaken naar.... kip.
Maar zonder dollen... bij een telling lijkt het me handig om dieren van hetzelfde merk te onderscheiden.
Kan me uit mijn jeugd nog herinneren dat boeren mbv tekeningen hun koeien in kaart brachten. Dat was voor de oorlabelplicht. Wat ze in Afrika nu doen is daar een doorontwikkeling op en dat is prima.
Een wildebeest en een Cheetah zijn wel redelijk makkelijk te onderscheiden. Maar ga nou eens een beestje volgen van 0-dood (hopelijk na vele jaren). Dan is er constante verandering. Dieren raken gewond, worden ziek, etc. En de Jachtluipaarden onderling zijn al wat lastiger, laat staan wilderbeasts zonder duidelijke merktekens. En ik vind het nogal weinig, 255 cams, terwijl een gemiddeld casino in Las Vegas er al 800-100 heeft. (met deep learning).
Een supermarkt is een hele gecontroleerde omgeving. In het wild heb je wisselend lichtinval, verschillende weersomstandigheden, dieren die maar deels of heel ver weg op de foto staan, etc.
De innovatie is vooral het gebruik van een hyperspectral camera
Wordt de data elke twee maand opgehaald tijdens het onderhoud of wordt het quasi real-time draadloos opgestuurd naar een centraal punt?
Op de website van Snapshot Serengi staat het volgende:
We change batteries, exchange the SD cards, and cut tall grass in front of the camera so that grass waving in the wind doesn’t accidentally trigger the sensor. 225 cameras are a lot of work! When things run smoothly, a camera can last about two months before needing maintenance.
Het lijkt er dus op dat de data handmatig van SD-kaartjes moet worden gehaald.

[Reactie gewijzigd door g0tanks op 9 augustus 2019 12:32]

Zou vet zijn als die dingen aan het internet kunnen hangen (daar was Musk toch mee bezig, wereldwijd internet?). Zonnepaneel erop en opeens is het een stuk onderhoudsarmer.
al kan dat ook veel eerder aan de orde zijn, bijvoorbeeld bij teveel regen of als hyena's erop hebben gebeten, olifanten ze hebben vertrapt of mieren er bezit van hebben genomen."
Hier ontkom je natuurlijk niet aan, maar toch. Leuk initiatief!

[Reactie gewijzigd door belastingdizzle op 9 augustus 2019 12:47]

Hier ontkom je natuurlijk niet aan, maar toch. Leuk initiatief!
Maak ze gelijk smart en ze sturen je *help, it's those damn Elephants again*
Je kunt het ook stropers leren herkennen en machinegeweren laten richten. (Verder ga ik niet in m'n suggesties.) :Y)
Als u met r-t draadloos een persoon bedoelt die het SD kaartje ophaalt, ja dan ... :+
Dan mogen ze wel uitkijken dat stropers geen soortgelijk geintje gaan uithalen met die camera-data met datzelfde doel... Weten wat waar is
Stropers zullen nooit de capaciteiten hebben om op grote schaal data te verzamelen en analyseren.
Daar kan je je nog wel eens in vergissen. Veel vormen van Stroperij zijn helaas zeer goed georganiseerd, en er gaat zeer veel geld in om. De mensen die daadwerkelijk de parken in gaan zijn slechts het meest zichtbare stuk van de netwerken die erachter zitten.
Deepmind wordt getraind om individuen te tracken uit grote hoeveelheden lage resolutie camerabeelden.

Eerst dieren, dan mensen. Of andersom?

[Reactie gewijzigd door exorbitex op 9 augustus 2019 14:01]

eerst het wild, dan het vee ;)
Eerst in het wild, dan op de tax farm. :Y)
NTT is ook al actief in afrikaanse wildparken ok met AI en technologie het stropen tegen te gaan. De natuur beheren met technologie lijkt wel een nieuwe trend in IT / Marketing.
Zie https://hello.global.ntt/...es/connected-conservation
Wel een verbetering t.o.v. dat de natuur verwaarloosd wordt of verder vernietigd wordt. Meer bewustwording in de breedste zin van het woord is een groot thema nu voor de hele mensheid, en da's super positief eigenlijk.
Wat is het nou? AI of ai? Tweakers mixte het in een vorig artikel (caps en non-caps), maar nu is het weer lower-case. Ik zou zeggen; AI.
Zal wel komen omdat je geen verschil ziet tussen l en I (onderkast el en hoofdletter ie) in een schreefloos lettertype.
Nope ;) Bekijk dit voorbeeld maar eens. Verschillende versies: AI, ai, Ai... Lijken mij gewoon consistency fouten. Sowieso moet een afkorting met hoofdletters, waarom zou dat met AI anders zijn?
Gelijk heb je, alle afkortingen zouden met hoofdletters moeten zijn, als zij namen van producten, zouden vertegenwoordigen, behalve de tussenliggende lid en verbinding woorden, zoals: IaaS, SaaS, IoT.

Tenzij het schrijfsvormen zijn, zoals :
bv, idd, enz, tav, owv, zgan, dd, oa.

Verdere uitzonderingen zijn afkortingen met meerdere letters van enkele woorden, zoals : HiFi, Wi-Fi.

en zo zijn er misschien nog wel een paar uitzonderingen...... 😕

Maar AI moet met hoofdletters, "i" wordt geschreven als "L" in laag karakter, en dat verward. Ai, ai, Al, AL, aL.
Is de middelste nu een L, of juist niet?

[Reactie gewijzigd door HoeZoWie op 10 augustus 2019 12:16]

uit https://onzetaal.nl/taaladvies/afkortingen-algemene-regels/
"Engelse afkortingen.
Van oorsprong Engelse afkortingen worden vaak enige tijd met hoofdletters geschreven. Als ze eenmaal ingeburgerd zijn, krijgen ze meestal kleine letters: cd, dvd, sms. Sommige afkortingen zijn ingeburgerd, maar worden toch (ook) vaak met hoofdletters geschreven, zoals DNA, ICT, ADSL en ISBN; wat opvalt, is dat deze afkortingen vaak een klinker bevatten. Als ze ingeburgerd zijn, kunnen ze ook wel met kleine letters geschreven worden: dna, ict, adsl, isbn."
Voorlopig is het nog even AI denk ik; als het meer ingeburgerd raakt zou het ai worden. Een tussenvorm als Ai komt dus eigenlijk niet in aanmerking.
Kan het systeem ook individuele dieren herkennen van de zelfde soort ?
Ik herinner mij nog natuurfilms uit de jaren zeventig, uitgezonden in de jaren tachtig, waarop de savannes vol met wilde dieren waren.

Tegenwoordig moet er ai aan te pas komen om de dierenpopulaties in beeld te brengen.
Kijken naar kuddes of een populatie in beeld brengen , zijn toch 2 héél verschillende dingen hoor
Heb je enig idee hoe groot dat gebied is? Die kuddes migreren constant.
In beeld brengen voor een documantaire/film/serie en permanent, heel het jaar door, 'overal' monitoren zijn toch echt twee verschillende dingen. (de individuele examplaren worden gevolgd als ik het goed begrepen heb)
"Wildleven" is geen Nederlands woord. Het Engelse "wildlife" kan beter vertaald worden met "wilde dieren".

Edit: het is inmiddels aangepast.

[Reactie gewijzigd door Bas de Bakker op 9 augustus 2019 12:53]

maar die is zo onvriendelijk om te gebruiken.
Als je wil dat mensen dingen gebruiken, moet je het hen zo gemakkelijk mogelijk maken.
heb het ook al een paar keer geprobeerd om te gebruiken, maar wegens de rompslomp opgegeven.

gewoon nog maar het begin. je leest een artikel en klikt feedback. krijg je een lijst van alle artikels en moet je het juiste er uithalen.
gebruiksvriendelijkheid zou zijn dat dit mee gegeven wordt via de klik. ken wel niet zo veel van web programmatie, maar dat is de moeilijkheid toch niet.

daarna kwamen er nog een aantal vragen waarvoor ik over en weer moest switchen naar het originele artikel. en dan had ik er al genoeg van.
PS idem voor fouten bij de pricewatch op te geven, daar wel 1 keer doorgezet.
Hear hear. De foutmeldprocedure is het meest brakke onderdeel van deze site.
Nou ja, het meest brakke vind ik nog het ongestraft onterecht downvoten op basis van opinie.
Ik heb een tijdje betaald voor de site, een keer uit enthousiasme iemand +3 opgevote(d) en ben meteen m'n stemrecht kwijtgeraakt. Moet je 't op je knieën gaan terugvragen. Doen we dus mooi niet.
De redactie mag 't gewoon met een sponsortje minder doen hoor. Zeker zolang ze niets aan die vermaledijde opiniedownvoters doen.
oeps, wist ik niet, weer wat geleerd :)
Een ding als "wildleven" valt imo onder Spel- en tikfoutjes - en dus *geen* andere foutjes - deel 45

Schrijven wat er staat, wat er hoort te staan en een linkje naar het artikel (of niet, ze vinden het artikel toch wel) is nou niet echt "onvriendelijk om te gebruiken".

Die topics waar jij het over hebt, zijn topics die geopend worden door members, als er ècht een fout in een artikel staat.
Zeurpiet : je opent new topic, plaatst link naar dit artikel, quote fout ==> correctie , klaar
Ja, en daarvoor moet je dus 2x terugkeren naar het artikel. Één keer voor de link, één keer voor de quote. 'Een beetje programmeur'(TM) had de link meegegeven bij het beginnen van de feedback.
En er is meer...

[Reactie gewijzigd door ajolla op 10 augustus 2019 14:19]

of je opent 2de tab (mompelt iets over gezond boerenverstand :Y) }:O :Y)
wel, als je ze beiden hebt open staan, HOEf je niet te wisselen :z
Ik niet. tenzij ik voor de andere tab een apart window open en ze naast elkaar uitlijn.
Ze oefenen alvast, kunnen ze straks feilloos het menselijke "wild" tracken...
Ik denk dat het hele project 1 grote scam is op 1 of andere manier om geld binnen te harken.
Ook moet de data handmatig van de SD kaartjes worden gehaald lees ik.


Om te kunnen reageren moet je ingelogd zijn


OnePlus 7 Pro (8GB intern) Nintendo Switch Lite LG OLED C9 Google Pixel 3a XL FIFA 19 Samsung Galaxy S10 Sony PlayStation 5 Smartphones

'14 '15 '16 '17 2018

Tweakers vormt samen met Tweakers Elect, Hardware Info, Autotrack, Nationale Vacaturebank, Intermediair en Independer de Persgroep Online Services B.V.
Alle rechten voorbehouden © 1998 - 2019 Hosting door True