Projekta “IKT balstīta savvaļas dzīvnieku uzskaites pieeja to ilgtspējīgai pārvaldībai” laikā izstrādātas 3 zinātniskās publikācijas. Pirmā no tām jau publicēta zinātniskajā žurnālā “Entropy”.
Publikācijas nosaukums ir “Ungulate Detection and Species Classification from Camera Trap Images Using RetinaNet and Faster R-CNN” jeb “Pārnadžu noteikšana un sugu klasifikācija meža kameru attēlos, izmantojot RetinaNet un Faster R-CNN modeļus”. Lietojot meža kameras datos balstītai dzīvnieku uzskaitei, tiek iegūti tūkstošiem attēlu, kuru manuāla apstrāde ir laika un resursu ietilpīga. Zinātniskajā publikācijā pētnieki izskata metodes, ar kuru palīdzību automatizēt dzīvnieku noteikšanu attēlos.
Ar publikāciju iespējams iepazīties ŠEIT.
Tuvākajā laikā plānots publicēt vēl divus zinātniskos rakstus:
- “Towards Automated Detection and Localization of Red Deer (Cervus elaphus) Using Passive Acoustic Sensors during the Rut” jeb “Metodes izstrāde automātiskai staltbriežu (Cervis elaphus) noteikšanai un lokalizācijai briežu baura laikā, izmantojot pasīvos akustiskos sensorus”.
- “A comparison of two deer census methods suggests opportunities for prediction of increasing forest damages” jeb “Divu staltbriežu uzskaites metožu salīdzinājums paver iespējas pieaugošu mežu bojājumu prognozēšanai”.
Jauno tehnoloģiju izmēģinājumi savvaļas dzīvnieku uzskaitē tiek veikti projekta “IKT balstīta savvaļas dzīvnieku uzskaites pieeja to ilgtspējīgai pārvaldībai” (Nr.1.1.1.1/18/A/146) ietvaros. Projektu atbalsta Eiropas Reģionālās attīstības fonds programmas “Izaugsme un nodarbinātība” 1.1.1. specifiskā atbalsta mērķa “Palielināt Latvijas zinātnisko institūciju pētniecisko un inovatīvo kapacitāti un spēju piesaistīt ārējo finansējumu, ieguldot cilvēkresursos un infrastruktūrā” 1.1.1.1. pasākuma “Praktiskas ievirzes pētījumi” ietvaros.