May, 2024

适用于资源受限的相机陷阱的基于运动的视频压缩

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TL;DR通过运行于相机监测设备上的基于运动分析的视频压缩算法，我们在昆虫传粉监测的案例研究中实施和测试了该算法，有效减少了数据量并保留了有关行为分析所需的信息，从而促进了计算机视觉启用的低功耗相机监测设备在远程实地视频动物运动监测中的广泛应用。
field-captured videospatiotemporal aspectsmotion analysis-based video compressioninsect-pollinator motion trackingcamera trap devices
发现论文，激发创造
  • 一种用于相机陷阱图像物种识别和计数的深度主动学习系统

    本文提出了一种结合人工智能和人类智能的主动学习系统，能够快速准确地对相机陷阱图像中的动物进行识别和计数，可将手动标注的工作量减少了 99.5% 以上。

    Oct, 2019

  • 基于运动信息的时间 - lapse 相机录像中小昆虫的目标检测

    本文介绍了一个基于运动信息增量的方法管道，用于在大型、彩色、时间间隔的野外图像数据集中检测昆虫，该方法提高了两个卷积神经网络（YOLO，Faster R-CNN）的检测效率，并发布了一个包含 100,000 个标注昆虫图像的图像数据集。

    Dec, 2022

  • 基于压缩算法的数字视频篡改检测技术

    提出了一种通过分析 H.264 编码使用的压缩算法的取证技术，利用宏块和运动矢量的信息来准确检测视频是否被重新压缩。

    Feb, 2024

  • 相机陷阱图像审阅有效管道

    本文提出了一种利用预训练的通用动物检测器和标记图像集来训练分类模型的流水线技术，以实现在新地区高效准确地对物种进行分类的方法。

    Jul, 2019

  • iWildCam 2021 比赛数据集

    本文阐述了野生动物种群监测中的探照灯自动采集引进了大量图像数据，使用目标检测技术识别和计算每个物种个体数时需要考虑时空因素以及个体重新识别，同时描述了一个跨地区的物种分类和数量计算的挑战。

    May, 2021

  • 基于动画的视频压缩的预测编码

    基于图像动画的视频压缩方法，通过使用预测编码方案和图像动画作为预测器，以及针对实际目标帧的残差编码，有效地提高压缩率，与 HEVC 和 VVC 相比可获得超过 70% 和 30% 的比特率增益。

    Jul, 2023

  • 摄像陷阱图像中零样本动物物种识别的多模态基础模型

    通过减少对昂贵的标记数据的依赖，我们提出了一种新的零样本物种分类方法 WildMatch，该方法使用多模态基础模型，利用人们熟悉的术语生成摄像机陷阱图像的详细视觉描述，并将生成的描述与外部知识库中的描述进行匹配，以零样本的方式确定物种。我们还研究了构建详细动物描述生成的指导调优数据集的技术，并提出了一种新的知识增强技术来提高描述质量。我们在哥伦比亚 Magdalena Medio 地区的一个新的摄像机陷阱数据集上展示了 WildMatch 的性能。

    Nov, 2023

  • 利用深度学习在相机陷阱图像中自动识别、统计和描述野生动物

    野生动物种类的自动识别与行为分析是野外生态研究和动物保护的重要技术之一。该研究利用深度卷积神经网络技术，对 320 万张 “快照大草原” 数据集中涵盖的 48 种动物进行识别、计数、行为描述分析，自动提取数据并有效地提高数据分析的效率。

    Mar, 2017

  • 使用像素位移跟踪的最佳视频压缩

    利用机器学习模型对视频进行压缩，通过移除连续帧中的冗余数据来提高视频存储的效率。采用计算机视觉方法追踪冗余像素点，以实现视频的优化编码和存储。

    Jun, 2024

  • 昆虫分类的低成本机器视觉

    在环境可持续性领域，保护昆虫的数量和多样性是我们社会最重要的目标之一。本研究提出了一种图像方法作为多传感器系统的一部分，该系统是适应传统捕捉器类型的低成本、可扩展、开源系统。研究结果证明，重新训练后的标准 CNN 架构（如 ResNet50 和 MobileNet）在昆虫分类预测任务中表现非常出色，达到了超过 96％的分类准确率。此外，证明了昆虫图像裁剪对于具有高间类相似性的物种分类是必要的。

    Apr, 2024