Viltkamera er blitt et populært verktøy i naturforskning. I COAT har vi blant annet utviklet en egen metode for å overvåke små pattedyr som mus og lemen med kamera. Dette har store fordeler ved at det skaffer viktig informasjon om dyrene på en effektivt måte uten å påvirke dem i det hele tatt. Det har imidlertid også utfordringer. Fram til nå har forskere sitter å blad gjennom hundre tusenvis av viltkamerabilder hvert år for å si hva som er på disse. Vi har nå utviklet en arbeidsflyt som bruker kunstig intelligens til å se gjennom bildene.
Figur 1: Diagram som viser arbeidsflyten ved klassifiseringen av viltkamerabilder ved hjelp av kunstig intelligens. Arbeidsflyten består av 5 steg. Steg 1 er å forberede bildene, ved å laste de ned, lagre metadata på en stadardisert måte og gi bildene unike navn. Steg 2 er å klassifisere bildene ved hjelp av kunstig intelligens. Den kunstige intelligensen må enten trenes med egne forhåndsklassifiserte bilder eller så må man bruke en algoritme som allerede er trent på andre bildesett. Steg 3 er manuell kvalitetssjekk. Hvis kvaliteten ikke er god nok kan man prøve å forbedre den kunstige algoritmen ved å gi den flere treningsbilder. Steg 4 er manuell klassifisering av de bildeklassene som ikke har tilstrekkelig kvalitet. I vårt tilfelle er dette bare en liten brøkdel av bildene. Steg 5 er å endelig formatere dataene til økologiske variabler.
I arbeidsflyten organiseres først bildene og alle bildene for unike navn som inneholder informasjon om hvor og når de er tatt. Så beskriver vi i flere steg hvordan den kunstige intelligensen kan trenes opp for å lykkes best mulig med klassifiseringen av bildene. Deretter er det viktig at et utvalg bilder sjekkes manuelt for å avgjøre om den automatiske klassifiseringen har vært en suksess. Hvis det trenges forbedringer, foreslår vi hvordan det kan gjøres før arbeidsflyten kjøres på nytt.
Denne arbeidsflyten er allerede i bruk for viltkamerabildene av smågnagere og har muliggjort en utvidelse av kamerabasert smågnagerovervåking til fjellområder i hele Norge.
Figur 2: Eksempel bilder fra kamerafellene. A:gråsidemus. B: lemen. C: røyskatt. D: snømus, E: spissmuss, F: fugl. Legg merke til at det er en del variasjon i bakgrunnen og formen på dyrene på bildene selv om kameraoppsettet er ganske standardisert.
Les hele artikkelen: A semi-automatic workflow to process images from small mammal camera traps