Bilderkennung kann Bären auseinanderhalten
Image Recognition für Wildtiere soll Naturschützern in Kanada bei der Arbeit helfen.
(Bild: Melanie Clapham)
Verfahren aus der sogenannten Computer Vision sehen bereits besser als mancher Mensch. Sie warnen dank maschinellem Lernen vor Bomben in Videoüberwachungsbildern, finden Hauttumore in Krankenhausaufnahmen und können Menschen inzwischen sogar dann unterscheiden, wenn sie COVID-19-Masken tragen.
Bear-ID per Wildtierkamera
Künftig sollen Bilderkennungsverfahren auch im Bereich der Ökologie nützlich werden. So erlauben sie etwa in Afrika, per Satellit den Zug von Elefantenherden zu überwachen. In Kanada hilft eine ähnliche Technik nun Naturschützern bei der Arbeit mit gefährdeten Bären: Eine Forscherin an der University of Victoria setzt eine quelloffene Bilderkennungssoftware ein, um das Leben von Grizzlies über mehrere Jahre zu verfolgen und zu dokumentieren. Dabei konzentriert sich das Programm auf das jeweilige Gesicht der Tatzenträger, denn eine Erkennung allein über die Fellzeichnung ist zu unzuverlässig.
Verhaltensökologin Melanie Clapham, Postdoc an der Hochschule, arbeitet mit zwei Programmierern aus dem Silicon Valley zusammen, um die sogenannte Bear-ID-Software zu entwickeln. Sie ist auf Bilder aus Wildtierkameras ausgelegt, die zuvor in den Wäldern der Küste British Columbias verteilt wurden. Material aus insgesamt drei Jahren sammelte Clapham so, die nun mit Bear-ID ausgewertet werden. Sie interessiere sich für die Technik, weil man mit ihr Bären über längere Zeiträume identifizieren und erkennen könne, so Clapham zum kanadischen Sender "CBC".
Mit Gesichtserkennung beginnt es
Das Team aus dem Silicon Valley, Ed Miller und Mary Nyugen, arbeiten bereits seit 2017 mit dem Material. Ausgangspunkt sei eine Erkennung für menschliche Gesichter gewesen. Doch die ist wesentlich einfacher, weil hier Millionen passend "getaggter" Aufnahmen im Netz vorliegen, die Systeme des maschinellen Lernens speisen können. Bei Bären sind zwar die grundlegenden Algorithmen nutzbar, doch der Trainingsdatensatz musste komplett neu erstellt werden. Entsprechend praktisch waren daher die von Clapham gesammelten Aufnahmen, die in einem langwierigen Prozess mit Bezeichnungen versehen wurden – den Rest erledigten dann Deep-Learning-Algorithmen.
Sinn des Projektes ist nicht nur Ökologie und die Erforschung des Lebensraums der Grizzlies. Die Wissenschaftlerin hofft, dass die Software auch von Bürgern eingesetzt wird, die im Gebieten mit Bären leben. Eine Überwachungskamera, die auf Mülltonnen gerichtet ist, die die Tatzenträger regelmäßig "überfallen", könnte Aufnahmen machen, die durch Bear ID dann später analysiert werden. So wisse man dann, mit wie vielen Bären man es zu tun hat.
(bsc)
