Lamantini su ugrožena vrsta koja je nestabilna u životnoj sredini. Zbog svojih proždrljivih apetita, često provode i do osam sati dnevno paseći hranu u plitkim vodama, što ih čini ranjivim na promene životne sredine i druge rizike.
Precizno prebrojavanje agregacija morskih krava u regionu nije samo biološki značajno u posmatranju njihove navike, već je i ključno za dizajniranje bezbednosnih pravila za nautičare i ronioce, kao i za planiranje nege, intervencija i drugih planova. Ipak, prebrojavanje morskih krava je izazovno.
Pošto lamantini imaju tendenciju da žive u krdima, često blokiraju jedni druge kada se posmatraju sa površine. Kao rezultat toga, male morske krave će verovatno biti delimično ili potpuno blokirane od pogleda. Pored toga, refleksije vode imaju tendenciju da lamantine učine nevidljivim, a takođe se mogu zameniti sa drugim objektima, kao što su kamenje i granje.
Dok se u nekim regionima podaci iz vazdušnog snimanja koriste za prebrojavanje morskih krava, ovaj metod je dugotrajan i skup, a tačnost zavisi od faktora kao što su pristrasnost posmatrača, vremenski uslovi i doba dana. Štaviše, ključno je imati metod niske cene koji obezbeđuje brojanje u realnom vremenu kako bi rano upozorio ekologe na pretnje kako bi im se omogućilo da deluju proaktivno u zaštiti morskih krava.
Veštačka inteligencija se koristi u širokom spektru oblasti, a sada su istraživači sa Fakulteta inženjerskih i računarskih nauka Univerziteta Florida Atlantik iskoristili njene moći da pomognu u spasavanju voljenog morskog krava. Oni su među prvima koji koriste pristup prebrojavanja gužve zasnovan na dubokom učenju da automatski prebroje broj morskih krava u određenom regionu, koristeći slike snimljene sa CCTV kamera, koje su lako dostupne kao ulaz.
Ova pionirska studija, objavljena u časopisu Naučni izveštaji, ne samo da se bavi tehničkim izazovima brojanja u složenim spoljašnjim okruženjima, već nudi i potencijalne načine za pomoć ugroženim vrstama.
Da bi odredili gustinu morskih krava i izračunali njihov broj, istraživači su koristili generičke slike snimljene iz video zapisa za nadzor sa površine vode. Zatim su koristili jedinstveni dizajn koji odgovara obliku morskih krava – anizotropno gausovo jezgro (AGK) – da transformišu slike u mape gustine prilagođene lamantima, koje predstavljaju jedinstvene oblike tela morskih krava.
Iako postoji mnogo metoda za brojanje, većina postojećih metoda brojanja se primenjuje na gomilu ljudi kako bi se prebrojao broj ljudi zbog njihove važnosti za važne aplikacije kao što su urbano planiranje i javna bezbednost.
Da bi uštedeli troškove označavanja, istraživači su koristili beleške zasnovane na linijskim oznakama sa jednom ravnom linijom da bi označili svaki lamantin. Cilj studije je bio da nauči da prebroji broj objekata unutar scene i dobije oznake koje podržavaju brojanje.
Rezultati studije otkrivaju da je metoda koju je razvio FAU nadmašila druge osnovne linije, uključujući tradicionalni pristup zasnovan na Gausovom jezgru. Prelazak sa označavanja tačke na liniju takođe je poboljšao tačnost brojanja glava pšenice, što je važna uloga u proceni prinosa useva, sugerišući šire primene za objekte konveksnog oblika u različitim kontekstima. Ovaj pristup je posebno dobro funkcionisao kada je slika imala veliku gustinu morskih krava u komplikovanoj pozadini.
Formatiranjem brojanja morskih krava kao zadatka učenja za procenu gustine duboke neuronske mreže, ovaj pristup je uravnotežio troškove obeležavanja u odnosu na efikasnost brojanja. Kao rezultat, ovaj metod pruža jednostavno i visoko propusno rešenje za prebrojavanje morskih krava koje zahteva vrlo malo napora za obeležavanje. Direktan uticaj je da državni parkovi mogu da iskoriste ovu metodu da razumeju broj morskih krava u različitim regionima koristeći svoje postojeće CCTV kamere u realnom vremenu.
„Postoji mnogo načina da se koriste računarske metode za spasavanje ugroženih vrsta, kao što je otkrivanje prisustva vrsta i njihovo brojanje radi prikupljanja informacija o brojevima i gustini“, rekao je Ksingkuan (Hill) Zhu, dr. stipendista IEEE i profesor na FAU-ovom odseku za elektrotehniku i računarstvo.
„Naš metod je razmatrao distorzije uzrokovane perspektivom između vodenog prostora i ravni slike. Pošto je oblik lamantina bliži elipsi nego krugu, koristili smo AGK da najbolje predstavimo konturu lamantina i procenimo gustinu lamantina u sceni. Ovo omogućava da mapa gustine bude tačnija, u smislu apsolutnih srednjih grešaka i srednje kvadratne greške, od drugih alternativa u proceni broja morskih krava.“
Da bi potvrdili svoju metodu i olakšali dalje istraživanje u ovoj oblasti, istraživači su razvili sveobuhvatan skup podataka o brojanju morskih krava, zajedno sa njihovim izvornim kodom, koji je objavljen preko GitHub-a za javni pristup na github.com/ieiimilk/deep-learning-for-manatee-counting.
„Lamanti su jedna od vrsta divljih životinja na koje utiču pretnje koje se tiču ljudi. Stoga je izračunavanje njihovog broja i prikupljanje obrazaca u realnom vremenu od vitalnog značaja za razumevanje dinamike njihove populacije“, rekla je dr Stela Batalama, dekan FAU koledža. inženjerstva i računarstva.
„Metodologija koju su razvili profesor Zhu i naši diplomirani studenti pruža obećavajuću putanju za šire primene, posebno za objekte konveksnog oblika, kako bi se poboljšale tehnike brojanja koje mogu predvideti bolje ekološke rezultate od upravljačkih odluka.“
Lamantine se mogu naći od Brazila do Floride i sve do karipskih ostrva. Međunarodna unija za zaštitu prirode smatra da su neke vrste, uključujući floridskog manatea, ugrožene.
