Logotyp: till Uppsala universitets webbplats

uu.sePublikationer från Uppsala universitet
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Computer Vision for Camera Trap Footage: Comparing classification with object detection
Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion.
2021 (Engelska)Självständigt arbete på avancerad nivå (yrkesexamen), 20 poäng / 30 hpStudentuppsats (Examensarbete)
Abstract [en]

Monitoring wildlife is of great interest to ecologists and is arguably even more important in the Arctic, the region in focus for the research network INTERACT, where the effects of climate change are greater than on the rest of the planet. This master thesis studies how artificial intelligence (AI) and computer vision can be used together with camera traps to achieve an effective way to monitor populations. The study uses an image data set, containing both humans and animals. The images were taken by camera traps from ECN Cairngorms, a station in the INTERACT network. The goal of the project is to classify these images into one of three categories: "Empty", "Animal" and "Human". Three different methods are compared, a DenseNet201 classifier, a YOLOv3 object detector, and the pre-trained MegaDetector, developed by Microsoft. No sufficient results were achieved with the classifier, but YOLOv3 performed well on human detection, with an average precision (AP) of 0.8 on both training and validation data. The animal detections for YOLOv3 did not reach an as high AP and this was likely because of the smaller amount of training examples. The best results were achieved by MegaDetector in combination with an added method to determine if the detected animals were dogs, reaching an average precision of 0.85 for animals and 0.99 for humans. This is the method that is recommended for future use, but there is potential to improve all the models and reach even more impressive results.Teknisk-naturvetenskapliga

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2021. , s. 56
Serie
UPTEC F, ISSN 1401-5757 ; 21037
Nyckelord [en]
computer vision, camera traps, classification, object detection, neural networks, artificial intelligence, machine learning
Nyckelord [sv]
datorseende, kamerafällor, klassificering, detektering, neurala nätverk, artificiell intelligens, maskininlärning
Nationell ämneskategori
Datorgrafik och datorseende
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:uu:diva-447482OAI: oai:DiVA.org:uu-447482DiVA, id: diva2:1574140
Externt samarbete
AFRY
Utbildningsprogram
Civilingenjörsprogrammet i teknisk fysik
Handledare
Examinatorer
Tillgänglig från: 2021-06-28 Skapad: 2021-06-28 Senast uppdaterad: 2025-02-07Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(22533 kB)1404 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 22533 kBChecksumma SHA-512
8cc13840629ad578ace7c33659539ce37a07560f848f22a744bcaa0c9825bea3f8837f7c5f3f3a81e66c749c467cf275b709804b66699d9559c1dc172894a670
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Av organisationen
Avdelningen för visuell information och interaktion
Datorgrafik och datorseende

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 1405 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 1122 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf