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Un experimento de Deep Learning con huellas de animales salvajes a partir de datos de cámaras de seguimiento.

Un experimento de Deep Learning con huellas de animales salvajes a partir de datos de cámaras de seguimiento.

Las cámaras de seguimiento se activan automáticamente por los movimientos de los animales. Son utilizados por ecologistas y administradores de vida silvestre de todo el mundo para estudiar el comportamiento de los animales salvajes y ayudar a preservar especies en peligro de extinción. Quiero ver si el procesamiento de imágenes y el deep learning con MATLAB® se pueden utilizar para identificar especies de animales individuales que visitan los senderos. Comenzaremos con una funcionalidad estándar, nada especializado para esta tarea en particular.

Mis socios en este proyecto son Heather Gorr y Jim Sanderson. Heather es experta en aprendizaje automático en MathWorks. Jim fue uno de mis estudiantes de doctorado en la Universidad de Nuevo México. Pasó varios años en el Los Alamos National Laboratory escribiendo programas en Fortran para supercomputadoras. Pero un interés por la fotografía de la naturaleza se convirtió en un deseo de cambiar a una carrera en ecología. Ahora es la principal autoridad mundial en pequeños felinos salvajes. También es el propietario de CameraSweet, un paquete de software utilizado por investigadores de todo el mundo para clasificar y analizar los datos de sus cámaras de seguimiento.

grayscale infrared images

Acceda al artículo original aquí. Conozca más de MATLAB.

Escrito por MultiON | hace 4 años

Última actualización: hace 4 años

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