Wat een eer en wat leuk om te doen! We mochten ons beeldherkenning model voor vissoorten presenteren op Global AI Night bij Microsoft Nederland. Jorrit sprak over het doel van dit model en de rol van de Microsoft Azure Custom Vision service.
Het doel van beeldherkenning in Vangstenregistratie.nl is om de datakwaliteit te verbeteren. De mobiele app “Vangsten”, behorend bij het platform, wordt gebruikt door vissers in Nederland om hun vangsten te bewaren en te delen. De gezamenlijke hengelvangstgegevens (30k leden, 1,2+ miljoen vangsten) worden gebruikt in diverse onderzoeksprojecten.
Gecombineerd met andere data kunnen onderzoekers veranderingen analyseren in de verspreiding van vissoorten in het land. Ze kijken naar lange termijn gebeurtenissen die kunnen wijzen op veranderingen in de omgeving, zoals:
- veranderende waterkwaliteit
- watervervuiling
- veranderingen in (onderhouds)beleid
- toevoegen of wegnemen van migratie barrières
Beeldherkenning doelen: UX en datakwaliteit
De betekenis van Vangstenregistratie.nl komt neer op twee dingen: waarde voor de leden, en waarde voor onderzoek. Beide zijn grotendeels afhankelijk van de kwaliteit van de data. Vissers willen een mooi en schoon sociaal netwerk, met gegevens zonder fouten. Onderzoekers hebben data nodig die gevalideerd en geannoteerd is.
Omdat Vangstenregistratie.nl een Citizen Science instrument is, hangt veel af van een zo gemakkelijk mogelijke invoer. Omdat tegenwoordig bijna elke registratie een foto bevat, kan beeldherkenning de foto analyseren terwijl de visser het formulier invult, en zo dynamisch helpen om de juiste vissoort te selecteren.
Bovendien kan een model dat uiteindelijk sterk en slim genoeg is niet alleen helpen om het invoeren gemakkelijker te maken, maar ook in retrospect oude records analyseren en een indruk geven van de kans dat de ingevoerde vissoort juist is.
Video van de presentatie
Bekijk hier onder een video-opname van de presentatie.