Статьи автора

Мониторинг крупных позвоночных арктической фауны с использованием интеллектуальной технологии AutoML

Номер выпуска 3 от 09.12.2025

Представлена система распознавания и подсчета на фотоснимках, сделанных с легкого самолета, двух арктических видов животных: дикого северного оленя (Rangifer tarandus (Linnaeus, 1758)) и черной казарки (Branta bernicla (Linnaeus, 1758)). Распознающая система AutoGenNet построена на базе сверточной нейронной сети (СНС) архитектуры Mask R-CNN с применением концепции AutoML (Automated Machine Learning). В системе задействовано трансферное обучение, суть которого состоит в том, что на первом этапе система обучается распознавать разнообразные объекты с использованием стандартного массива снимков (около 328 тыс. изображений), затем дообучается на снимках целевых объектов. Такой подход позволяет уменьшить количество снимков целевых объектов с нескольких сотен тысяч при одноэтапном обучении до нескольких сотен при двухэтапном обучении. Синтез модели CНС на основе размеченных снимков в системе AutoGenNet выполняется автоматически. Для разметки изображений животных на фотоснимках и подготовки обучающей выборки разработана специальная программа Markup. Первый этап обучения системы выполняется один раз специалистами по СНС и глубокому обучению. Второй этап обучения может выполняться многократно с целью дообучения системы, допустившей ошибки при распознавании объектов. Работу на этом этапе могут выполнять пользователи системы, не имеющие специального образования в области обучения СНС. Возможны два варианта работы с системой – автономный режим при наличии необходимых вычислительных ресурсов или работа по сети Интернет с AutoGetNet, размещенной на серверах СПб ФИЦ РАН. Представленная в статье модель СНС была обучена на 100 снимках стад диких северных оленей. Ошибка распознавания оленей на независимом массиве данных составила около 18%. Для распознавания черных казарок использовалось 260 снимков стай птиц в разных средах – на суше, на воде и в воздухе. Ошибка распознавания составила около 32%. Система AutoGenNet является унифицированной в отношении объектов распознавания и может, без каких-либо изменений в программе, быть обучена распознавать другие виды животных, при условии их различимости на фотоснимках.

3 0

ДИСТАНЦИОННОЕ ОТСЛЕЖИВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАПАДНОГО ЛЕСНОГО ГУМЕННИКА (ANSER FABALIS FABALIS, ANSERIFORMES, AVES) В РОССИИ В КОНТЕКСТЕ ЕГО СОХРАНЕНИЯ

Номер выпуска 5 от 09.12.2025

Западный лесной гуменник до последнего времени оставался одним из самых малоизученных подвидов гусей. Не было известно, из каких регионов России птицы прилетают на зимовку в Северную Германию и Польшу. Ситуация с резким уменьшением его численности на североевропейских зимовках и необходимостью принятия охранных мер, в том числе в рамках международных соглашений и конвенций, подстегнула интерес к изучению этого подвида. Большой общественный резонанс вызвало предложение о включении лесного гуменника в Красную книгу России, чему активно сопротивлялось охотничье лобби. В итоге лесной гуменник представлен в Красной книге России (2021) частично, на основании лишь административного деления территории, без должного учета характера его миграций, уязвимости от охоты на пролетном пути, а также фактов недостаточной охраны миграционных остановок и предмиграционных стоянок. Нами проведен анализ фенологии и характера миграций, а также состояния охраны лесного гуменника на пролетном пути и в местах гнездования. Анализ динамики и фенологии миграций лесного гуменника, гнездящегося в лесной зоне Западной и Центральной Сибири, по данным GPS-передатчиков, показал, что менее 16% ключевых мест находятся под защитой существующей сети особо охраняемых природных территорий (ООПТ), на которых птицы проводят 19.2% времени. Как показали данные телеметрии, на пролетном пути лесной гуменник, связанный с североевропейскими зимовками, абсолютно не защищен. Одновременно с этим в России резко увеличился пресс весенней охоты, что было вызвано принятыми поправками в Закон "Об охоте…" и Правила охоты. Для сохранения лесного гуменника необходимо создание ООПТ на выявленных методом телеметрии ключевых участках, а также занесение его в Красную книгу России целиком как подвид.

6 0