Using artificial intelligence techniques to detect animals in the forest | Utilisation de techniques d'intelligence artificielle pour la détection d’animaux en forêt
2020
Benet, Bernard | Mårell, Anders | Boscardin, Yves | Technologies et systèmes d'information pour les agrosystèmes (UR TSCF) ; Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE) | Ecosystèmes forestiers (UR EFNO) ; Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE) | OPTMix
National audience
Показать больше [+] Меньше [-]Английский. An artificial vision software that contain image processing and deep learning functions has been developed to detect animals on videos recorded by camera traps in forests. Monitoring by camera traps is used on the OPTMix experimental facility in the Orléans forest to estimate wild ungulate pressure (roe deer, red deer and wild boar) on study plots. Scientists and conservation biologists use camera traps to monitor wildlife populations and biodiversity. Automatic image processing that count animals and identify species could facilitate and improve the use of camera traps in biodiversity monitoring programs and make the methodology accessible to a greater number of end users
Показать больше [+] Меньше [-]Французский. Un logiciel de vision artificielle contenant des fonctions de traitement d'image et d'intelligence artificielle a été développé pour détecter des animaux sur des vidéos enregistrées par des pièges photographiques en milieux forestiers. Le suivi par pièges photographiques est utilisé sur le dispositif expérimental OPTMix en forêt d’Orléans pour estimer la fréquentation des placettes de mesure par les ongulés sauvages (chevreuil, cerf élaphe et sanglier). Les scientifiques et les naturalistes utilisent le suivi par pièges photographiques pour inventorier et suivre les populations animales et la biodiversité de la faune sauvage. Le traitement automatique des images afin de compter les animaux et identifier les espèces dans des programmes de suivi de la biodiversité pourrait faciliter et améliorer l’exploitation de ces données et rendre la méthodologie accessible à un plus grand nombre d’utilisateurs.
Показать больше [+] Меньше [-]Ключевые слова АГРОВОК
Библиографическая информация
Эту запись предоставил Institut national de la recherche agronomique