Informace o publikaci
The Role of Citizen Science and Deep Learning in Camera Trapping
| Název česky | Úloha občanské vědy a hlubokého učení při využívání záznamů z fotopastí |
|---|---|
| Autoři | |
| Rok publikování | 2021 |
| Druh | Článek v odborném periodiku |
| Časopis / Zdroj | Sustainability |
| Fakulta / Pracoviště MU | |
| Citace | |
| www | Web |
| Doi | http://dx.doi.org/10.3390/su131810287 |
| Klíčová slova | artificial intelligence; crowdsourcing; environmental monitoring; conceptual frame-work; wildlife |
| Přiložené soubory | |
| Popis | Fotopasti jsou stále častěji jedním ze základních pilířů monitorování a řízení životního prostředí. I mimo vědeckou komunitu mohou tisíce kamerových pastí v rukou občanů poskytnout cenné údaje o fauně suchozemských obratlovců, zejména údaje o vedlejších úlovcích, pokud jsou vedeny podle již používaných standardů. To představuje slibné prostředí pro občanskovědní iniciativy. Zde navrhujeme možnou cestu pro sdružování izolovaných pozorování do jedné databáze, která respektuje stávající standardy (s navrhovaným rozšířením). Cílem našeho přístupu je ukázat novou perspektivu a aktualizovat nedávný pokrok v zapojení nadšení občanských vědců a v zapojení procesů strojového učení do klasifikace obrazu ve výzkumu fotopastí. Tento přístup (kombinující strojové učení a vstupy občanských vědců) může významně napomoci zefektivnění zpracování dat z fotopastí a současně zvýšit povědomí veřejnosti o životním prostředí. Vyvinuli jsme koncepční rámec a analytický koncept webové databáze fotopastí, zahrnující výše uvedené aspekty, které respektují kombinaci rolí hodnocení odborníků a občanů, způsob trénování neuronové sítě a přidání indexu komplexnosti taxonů. Tato iniciativa by mohla dobře posloužit vědcům i široké veřejnosti a také pomoci orgánům veřejné správy účinně stanovovat prostorově a časově dobře zacílené politiky ochrany přírody. |