PyrVisión és un model d’intel·ligència artificial desenvolupat pel CTFC i el CVC que detecta automàticament fins a 17 espècies animals
Segons el darrer informe de l’Estat de la Natura de 2020, les poblacions de vertebrats i invertebrats s’han reduït, de mitjana, un 25% en els darrers 20 anys. Per tal de dur a terme una bona gestió i així contribuir a protegir i conservar aquestes poblacions, és necessari articular sistemes de seguiment i avaluació que permetin estimar l’estat d’aquestes poblacions.
Durant la darrera dècada, les càmeres de parany fotogràfic s’han convertit en una eina molt utilitzada, gairebé indispensable a causa de la naturalesa críptica i esquerpa d’alguns animals que fa que sigui pràcticament impossible veure’ls a simple vista per tècnics sobre el terreny. Un sol foto-parany pot recollir entre 2.000 i 10.000 imatges en un període de tres mesos. Aquest gran nombre d’imatges implica una gran inversió de temps per part dels tècnics de fauna que analitzen les imatges. El procés d’anàlisi d’imatges i classificació de fauna corresponent pot allargar-se setmanes o mesos, alentint la feina dels equips de recerca i provocant que les possibles mesures de conservació o gestió que se’n derivin puguin arribar massa tard.
La necessitat d’agilitzar els processos d’anàlisi de dades en el camp de la conservació, especialment en el de les càmeres de parany fotogràfic, i les noves capacitats tecnològiques en el camp de la intel·ligència artificial (IA) i la visió per computador fan que sigui inevitable el casament de les dues. Aprofitant els avenços en aquestes tecnologies, tècnics del Grup de Biologia de la Conservació del Centre de Ciència i Tecnologia Forestal de Catalunya (CTFC) en col·laboració amb el Centre de Visió de Computador (CVC) de la Universitat Autònoma de Barcelona, han creat PyrVision, un model d’IA capaç de detectar automàticament fins a 17 classes diferents d’animals (incloent la humana) com també cotxes.
PyrVision, que pretén ajudar a científics i conservacionistes a agilitzar el procés d’anàlisi de dades, permetrà la implementació de mesures de conservació a molt més curt termini. Aquesta tecnologia és altament accessible, fet que facilita la implementació d’aquestes tècniques. Es pot accedir al software de codi obert a través del següent enllaç: http://github.com/ArnauCampanera/PyrVision
Aquesta activitat està finaçada a través de l’operació 01.02.01 de Transferència Tecnològica del Programa de desenvolupament rural de Catalunya 2014-2022.
Last modified: 24 juliol 2024
