使用機(jī)器學(xué)習(xí)的森林動(dòng)物計(jì)數(shù)器

描述

在我們的動(dòng)物檢測(cè)項(xiàng)目中，我們旨在解決獵人在管理和保護(hù)野生動(dòng)物種群方面面臨的挑戰(zhàn)，尤其是在不斷擴(kuò)張的城市附近的森林中。森林砍伐、棲息地破碎化和退化導(dǎo)致森林野生動(dòng)物棲息地喪失，導(dǎo)致種群數(shù)量下降，在某些情況下甚至滅絕。

我們正在解決的一個(gè)具體問題是當(dāng)動(dòng)物難以獲得食物時(shí)的補(bǔ)充喂養(yǎng)。目前，谷物或種子喂食器設(shè)置為每天分發(fā)一定數(shù)量的食物，以及干草架中存在的干草數(shù)量。然而，獵人無(wú)法知道是一群大鹿或麋鹿會(huì)吃掉它，還是只會(huì)吃掉一只狍子。缺乏信息通常會(huì)導(dǎo)致提供的食物量不足或過多，從而影響野生動(dòng)物的健康和棲息地的可持續(xù)性。

使用邊緣脈沖的機(jī)器學(xué)習(xí)

在我們的動(dòng)物檢測(cè)項(xiàng)目中，通過 Edge Impulse 的無(wú)縫集成，我們很高興能夠利用尖端技術(shù)促進(jìn)有效的野生動(dòng)物管理并為保護(hù)我們的自然生態(tài)系統(tǒng)做出貢獻(xiàn)。Edge Impulse 是一個(gè)提供工具和資源的平臺(tái)，用于在嵌入式設(shè)備上開發(fā)和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

在我們的案例中，我們正在使用攝像頭識(shí)別模型，該模型可以檢測(cè)由 Arduino Nano BLE 33 Sense 及其攝像頭捕獲的喂食器附近的動(dòng)物。Arduino Nano BLE 33 Sense 是一款功能強(qiáng)大的微控制器板，具有內(nèi)置傳感器和無(wú)線連接功能，適用于攝像頭識(shí)別、執(zhí)行設(shè)備上處理和發(fā)送結(jié)果。

首先，我們收集了一組不同的圖像，其中包含我們希望模型檢測(cè)到的不同動(dòng)物。這些圖像用作訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。通過在 Arduino Nano BLE 33 Sense 上部署我們經(jīng)過訓(xùn)練的模型，它現(xiàn)在可以實(shí)時(shí)處理設(shè)備攝像頭捕獲的圖像。該模型分析動(dòng)物并提供有關(guān)動(dòng)物存在與否的預(yù)測(cè)。

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機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練結(jié)果

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模型訓(xùn)練

我們使用 MobileNetV1 架構(gòu)訓(xùn)練我們的模型，圖像大小為 96x96，比例因子為 0.25。該模型經(jīng)過訓(xùn)練，可將圖像分為六種不同的動(dòng)物類別：熊、野豬、鹿、狐貍、狍子和沒有動(dòng)物的圖像的空類。我們的培訓(xùn)過程的結(jié)果令人印象深刻。該模型的總準(zhǔn)確率為 90.5%，這意味著它正確分類了 90.5% 的測(cè)試圖像。此外，衡量模型預(yù)測(cè)誤差的損失僅為 25%，表明其穩(wěn)健性。一個(gè)值得注意的方面是我們模型的有效資源利用。推理期間的峰值 RAM 使用量?jī)H為 124KB，展示了其輕量級(jí)的特性。此外，衡量模型存儲(chǔ)要求的閃存使用量?jī)H為 308KB。

LoRa 連接

我們的解決方案是利用 LoRa（遠(yuǎn)程）連接來(lái)實(shí)現(xiàn)與中央網(wǎng)關(guān)的遠(yuǎn)距離高效低功耗通信。

LoRa 是一種無(wú)線通信技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離、低功率的數(shù)據(jù)傳輸。它在亞千兆赫茲頻段運(yùn)行，允許擴(kuò)大覆蓋范圍，同時(shí)消耗最少的能量。該技術(shù)在傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)因功率限制或長(zhǎng)距離不可用或不實(shí)用的情況下特別有利。

借助 LoRa，我們的檢測(cè)解決方案可以將已經(jīng)處理過的數(shù)據(jù)（例如白天出現(xiàn)的動(dòng)物數(shù)量）遠(yuǎn)距離傳輸?shù)街醒氆C人辦公室。然后可以進(jìn)一步分析這些數(shù)據(jù)，以確定動(dòng)物數(shù)量或通??知獵人有關(guān)動(dòng)物移動(dòng)的信息，從而實(shí)現(xiàn)有效的監(jiān)測(cè)和保護(hù)工作。

在線數(shù)據(jù)平臺(tái)

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在森林中可能的實(shí)際應(yīng)用

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憑借這些令人信服的結(jié)果和高效的資源利用，我們訓(xùn)練有素的模型有望提供可靠和準(zhǔn)確的動(dòng)物檢測(cè)能力，為有效的野生動(dòng)物監(jiān)測(cè)和保護(hù)工作做出貢獻(xiàn)。