Identifizierung von Eisbären
Von Videoaufnahmen zur automatisierten Wiedererkennung
Um Verhalten mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) analysieren zu können, müssen einzelne Tiere zunächst zuverlässig wiedererkannt werden. Hierfür wurde der Datensatz PolarBearVidID entwickelt, der über 1.400 Videosequenzen von insgesamt 13 Eisbären (Ursus maritimus) enthält. Die Aufnahmen zeigen die Tiere in unterschiedlichen Bewegungen sowie unter verschiedenen Lichtbedingungen. Der Erlebnis-Zoo Hannover beteiligte sich mit Videoaufnahmen von drei Eisbären.
Mithilfe des Datensatzes konnten KI-Modelle trainiert werden, einzelne Eisbären automatisch anhand von Videoaufnahmen zu identifizieren.
Projektdaten
| Projektstatus | Abgeschlossen |
| Zeitraum | Videoaufnahmen aus 2022 |
| Kooperationspartner | Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg |
| Ziel | Automatisierte Wiedererkennung von Eisbären |
Machine Learning and Data Analytics Lab, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg; Nana, Milana, Sprinter
Forschungsergebnisse
Die Studie zeigte unter anderem:
- eine individuelle Identifizierung von Eisbären mit einer Genauigkeit von über 95 %
- die erfolgreiche Anwendung von KI-Verfahren auf videobasierte Tierbeobachtungen
- das Potenzial für die automatisierte Verhaltensanalyse weiterer Tierarten
Die gewonnenen Erkenntnisse schaffen wichtige Voraussetzungen für zukünftige KI-gestützte Forschungs- und Monitoringprojekte in Zoos und im natürlichen Lebensraum der Tiere.
Zoo-Blog
Ausführliche Informationen zum Thema "Forschung mit KI" finden Sie in diesem Blog-Eintrag,
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Wissenschaftliche Veröffentlichung
