一个图像和视频数据集的绿色海筑巢与注释数据的数据集
Irwandi Hipiny1, Hamimah Ujir2, Ruhana Hassan3
1Universiti Malaysia Sarawak, Faculty of Computer Science and Information Technology, Sarawak, 94300, Malaysia. mhihipni@unimas.my.
Scientific data
|December 27, 2024
概括
研究人员使用非侵入性照片和视频方法,通过自然标记重新识别绿色海. 这种方法有助于开发计算机视觉模型,用于海监测和保护工作.
科学领域:
- 海洋生物学 海洋生物学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 野生动物保护 野生动物保护
背景情况:
- 追踪海的传统方法,如人工标记,对动物来说可能是侵入性的和压力的.
- 开发非侵入性技术对于有效和道德的野生动物监测至关重要.
- 海上的自然标记提供了一个独特而永久的识别系统.
研究的目的:
- 评估使用基于照片和视频的方法来重新识别单个绿海的可行性.
- 收集和注释一个数据集用于训练计算机视觉模型用于海研究.
- 探索用于保护海的人工标记的非侵入性替代方案.
主要方法:
- 在马来西亚大塔兰岛使用RGB摄像头收集绿海的视频数据.
- 提取并手动注释了14471个视频,并为个别海设置了边界框.
- 从130个选定的框架中创建了甲的区域感兴趣面具.
主要成果:
- 成功捕获了42只独特的绿色海的视频数据.
- 创建了一个关于乌框架和罩的全面注释数据集.
- 展示了使用视觉数据用于个人重新识别的潜力.
结论:
- 基于照片和视频的重新识别是一种可行的,不那么侵入性的方法来研究绿色海.
- 标注数据集可以显著推进对海洋野生动物的计算机视觉工具的开发.
- 这项研究支持更道德和更有效的海人口监测和保护战略.
