野生生物Cameraトラッピングのための自動距離推定【JST・京大機械翻訳】

Johanns Peter; Haucke Timm; Steinhage Volker

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204723013835 整理番号：22P0287225

野生生物Cameraトラッピングのための自動距離推定【JST・京大機械翻訳】

Automated Distance Estimation for Wildlife Camera Trapping

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2022年02月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

進行中の生物多様性危機は動物密度と豊度の正確な推定を必要とし,生物多様性低下の源と保全介入の有効性を同定する。Cameraトラップは,この目的にしばしば用いられる。カメラと観察動物の間の必要な距離は,伝統的に,手作業で,完全に手動または半自動プロセスで誘導される。両手法とも参照画像材料を必要とし,既存のデータセットには入手できない。カメラ対動物距離を推定するため,著者らは,AUtomated Distance esTimization(AUDIT)と呼ぶ完全自動アプローチを提案した。既存の最先端の相対単眼深度推定を活用し,メトリック距離を推定するために新しいアラインメント手順と結合させた。AUDITは完全に自動化され,参照画像によるカメラトラップ画像における観測の比較や,参照画像材料の捕捉も必要としない。したがって,AUDITは,有意な作業負荷から生物学者と生態学者を救う。著者らは,訓練中に,平均絶対距離推定誤差を,わずか0.9864メートルと平均相対誤差(REL)0.113の,平均絶対距離推定誤差を達成する,人畜シナリオデータセットに関するAUDITを評価した。コードと使用指示は,https://github.com/PJ cs/DistanceEstimationTrackingで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

, ,

前のページに戻る