Biodiversiteit

Datavalidatie met machine learning NDFF

NDFF en VAART software starten pilot datavalidatie met machine learning

De NDFF en VAART software starten een pilotonderzoek naar de mogelijkheden van machine learning (ML) voor datavalidatie. Datavalidatie is belangrijk voor de NDFF, want zij stelt strenge kwaliteitseisen aan de waarnemingen die ze verwerkt. De NDFF verwerkt miljoenen waarnemingen per jaar en dat worden er steeds meer. Validatie van al die waarnemingen gebeurt in twee …

NDFF en VAART software starten pilot datavalidatie met machine learning Lees verder »

AFFiNe opgenomen in wereldwijde datacollectie voor natuurbehoud

AFFiNe, onze open source dataset voor beeldherkenning van Nederlandse vissen, is opgenomen in de wereldwijde LILA BC collectie. Dit helpt machine learning ontwikkelaars en biologen de dataset te vinden en gebruiken, samen met alle andere fantastische datasets voor biologie en natuur in de collectie. Waarom is het belangrijk om datasets te publiceren en delen? Van …

AFFiNe opgenomen in wereldwijde datacollectie voor natuurbehoud Lees verder »

Data-onderzoek europese steur

Data-onderzoek naar bedreiging herintroductie inheemse Europese steur

Paper: The conservation paradox of critically endangered fish species: Trading alien sturgeons versus native sturgeon reintroduction in the Rhine-Meuse river delta. Niels Brevé (Wageningen University & Research / Sportvisserij Nederland) et al. publiceerden een intensieve studie op basis van grotendeels publieke data naar het voorkomen van exotische steuren in aangesloten wateren. Op basis van de …

Data-onderzoek naar bedreiging herintroductie inheemse Europese steur Lees verder »

Open source dataset voor beeldherkenning Nederlandse vissoorten

We publiceerden AFFiNe – Angling Freshwater Fish Netherlands, een openbare dataset met afbeeldingen en annotaties van 30 Nederlandse vissoorten voor het trainen van beeldherkenning van vissen met Machine Learning. De dataset bevat ruim 7.000 afbeeldingen van 30 zoetwater vissoorten in Nederland, geannoteerd voor classificatie en object detectie. Visherkenning demo applicatie Update: benieuwd waar zo’n dataset …

Open source dataset voor beeldherkenning Nederlandse vissoorten Lees verder »

Citizen science schepnet

Citizen Science data draagt bij aan onderzoek waterkwaliteit

Data van vrijwilligers levert een aantoonbare bijdrage aan professioneel onderzoek naar waterkwaliteit. Dat blijkt uit onderzoek door Wageningen University & Research (WUR). Het onderzoek is gebaseerd op data van het platform Waterdiertjes.nl dat in 2018 werd opgericht. Iedereen met een schepnet en een telefoon kan waterdiertjes vangen en deze invullen op dit platform. Meteen na …

Citizen Science data draagt bij aan onderzoek waterkwaliteit Lees verder »

Video analyse filter met AI beeldherkenning

Slim video analyse algoritme kijkt 15x sneller dan jij en ik

AI kan specifieke objecten zoals diersoorten herkennen in video. Het kan ook kleine stukjes video uit één hele grote video halen. Dan kijk je alleen terug wat relevant is. Dit kan ecologen en onderzoekers veel tijd besparen.  Prestaties van zulke video analyse filters vallen in de praktijk tegen, horen wij vaak. Video analyse tools zijn …

Slim video analyse algoritme kijkt 15x sneller dan jij en ik Lees verder »

Specimen meten voorbeeld schelp

Meten met AI, zonder vaste camera opstelling

We ontwikkelen een algoritme dat objecten kan meten op foto’s of in video. Behalve vier markeringen die in beeld zichtbaar moeten zijn, is geen vaste opstelling nodig. Vrijwel elke camera/telefoon/tablet voldoet en er zijn geen eisen aan afstand, positie of hoek van de foto. Dat maakt deze werkwijze interessant voor veldonderzoek, inventarisaties en citizen science. Het algoritme …

Meten met AI, zonder vaste camera opstelling Lees verder »

Beeldherkenning vis automatische pixel segmentatie

Nieuwe beeldherkenning techniek vindt zelf vissen in foto’s

Een opkomende beeldherkenningstechniek kan het trainen van beeldherkenning modellen gemakkelijker maken. Met een dataset die groot genoeg is, kan zo’n model zonder aanwijzingen zelf leren wat de relevante objecten in een afbeelding zijn. Traditionele dataset annotatie, zoals het tekenen en labelen van vakjes, is hiermee misschien niet meer nodig – en voorspellingen worden mogelijk zelfs beter. …

Nieuwe beeldherkenning techniek vindt zelf vissen in foto’s Lees verder »

Beeldherkenning en het belang van privacy bij natuurwaarnemingen

Beeldherkenning algoritmes worden ‘getraind’ met grote hoeveelheden foto’s, zogenaamde datasets. Foto’s van natuurwaarnemingen kunnen gezichten van personen bevatten, bijvoorbeeld wanneer iemand een plant of dier vasthoudt of aanwijst of simpelweg aanwezig is op een foto van de waarneming. VAART software ontwikkelde een tool die eenvoudig integreert in het trainingsproces en consequent gezichten onherkenbaar maakt en …

Beeldherkenning en het belang van privacy bij natuurwaarnemingen Lees verder »

Beeldherkenning steur

Steur als startpunt van ‘natuurherkenning practice’

Beeldherkenning van natuur stelt organisaties voor een uitdaging, met name bij sterk gelijkende soorten. Een aanzienlijke collectie steurfoto’s dient nu als basis voor onderzoek naar de mogelijkheden en grenzen van geavanceerde beeldherkenning van planten en dieren. Dit onderzoek is het startsein van de ‘natuurherkenning practice‘, geïnitieerd door VAART software. De subtiele details die verschillende steursoorten en diverse …

Steur als startpunt van ‘natuurherkenning practice’ Lees verder »