Розпізнавання тварин у природних середовищах методами глибокого навчання

  • Андрій Кухар НЛТУ України, Львів, Україна
  • Остап Думанський НЛТУ України, Львів, Україна
Ключові слова: глибоке навчання, розпізнавання тварин, обробка зображень, згорткова нейронна мережа, фотопастка

Анотація

В роботі досліджено методи розпізнавання тварин у природних середовищах із використанням технологій глибокого навчання. Проект охоплює огляд літератури з теми, аналіз існуючих інформаційних систем та розробку програмної моделі. Основним об’єктом дослідження є набір зображень тварин, що використовуються для навчання моделі. Розроблено інформаційну систему, яка здатна ідентифікувати тварин на основі їх зображень. Вона демонструє високу точність розпізнавання, що підтверджується успішними результатами тестування.

Посилання

[1] Tabak, M., Norouzzadeh, M., & Wolfson, D. (2019). Machine learning to classify animal species in camera trap images: applications in ecology. Methods in ecology and evolution. 10(4), p. 585-590.
[2] Schneider, S., Taylor, G., & Kremer, S. (2018). Deep learning object detection methods for ecological camera trap data. Methods in ecology and evolution, 9(11), p. 2573-2584.
[3] Norouzzadeh, M., Nguyen, A., & Kosmala, M. (2018). Automatically identifying, counting, and describing wild animals in camera-trap images with deep learning. PNAS, 115(25), p. 5716-5725.
[4] Kellenberger, B., Marcos, D., & Tuia, D. Detecting mammals in UAV images: best practices to address a substantially imbalanced dataset with deep learning. Remote sensing of environment. 216, p. 139-153.
Опубліковано
2026-01-07
Як цитувати
Кухар, А., & Думанський, О. (2026). Розпізнавання тварин у природних середовищах методами глибокого навчання . Комп’ютерне моделювання та інформаційні технології. вилучено із https://conf.nltu.edu.ua/index.php/conf1/article/view/463
Розділ
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ