Kan beeldherkenning helpen om videobeelden van wildoversteekplaatsen te verwerken? We maakten een algoritme dat de positie, het gedrag en de verplaatsing van overstekende dieren analyseert. Zo kan meer geleerd worden over het gebruik en de werking van wilddetectie systemen.
Doelstelling
ProWild is de maker van een innovatief wilddetectie systeem dat wildoversteekplaatsen veiliger maakt.
Voor het natuurlijk evenwicht en voor biodiversiteit is het belangrijk dat verschillende diersoorten zich vrij kunnen bewegen tussen bos-, weide- en watergebieden. De succesvolle oplossing van ProWild maakt dit mogelijk door weggebruikers te waarschuwen als een dier oversteekt, en voorkomt zo veel dierlijk leed en materiële schade.
Sinds kort levert ProWild optionele cameramonitoring bij haar installaties. De videoregistratie van een wildoversteek bevat veel interessante informatie. Maar het volume van alle beeldregistraties neemt snel toe, en handmatige verwerking kost veel tijd en geld. ProWild vroeg ons naar de mogelijkheden van beeldherkenning om dit gemakkelijker te maken.
Resultaat
Met behulp van een beeldherkenning model dat dieren detecteert en ons eigen video tracking algoritme, lieten we zien dat de videobeelden automatisch op grote schaal kunnen worden geanalyseerd. Door individuele dieren in de video te volgen, ontstaan gegevens over:
- De positie van eerste en laatste waarneming van het dier
- Het gedrag (zoals de route en vertragingen/versnellingen) van het dier
- De snelheid, tijdsduur en richting van de oversteek
Jasper, data scientist:
“Eén van de leukste onderdelen van beeldherkenning is dat je verborgen informatie uit beelden haalt, waardoor pixels gaan bijdragen aan data-analyses. Erg mooi om zo te kunnen bijdragen aan de belangrijke missie van ProWild!”
Meer weten?
Wil je meer weten over het monitoren van wildpassages, neem dan contact op met ProWild. Wil je meer weten over beeldherkenning en beeldanalyse, neem dan contact met ons op.