Optimizing a rotating thermal-IR system to automatically detect marine mammals in Atlantic Canada
Notice bibliographique
Résumé
We are interested in making a comparison of three methods to detect marine mammals at sea offshore of Atlantic Canada: marine mammal observers (MMOs) making visual observations, MMOs assisted by a thermal-IR (infrared) automatic detection system, and passive acoustic monitoring (PAM). Prior to making this comparison, the detection and classification algorithms for the thermal-IR system required optimization for use in the thermal regime offshore Atlantic Canada. In summer 2015, we made visual observations concurrent with the collection of thermal-IR data at a shore-based observation site at Cape Race, Newfoundland. A total of 1114 location fixes on marine mammals were made using a theodolite: humpback whales (n = 967), minke whales (n = 112), harbour porpoises (n = 10), unidentified baleen whales (n = 16), and unidentified whales (n = 9). Thermal imagery data were retrospectively scanned and thermal anomalies that could be identified as marine mammals were found to match 700 of the 1114 fixes. Of the remaining 414 fixes, 366 were not found in the images, and 48 were undetermined. This dataset was used to optimize the detection and classification algorithms prior to the 2016 field season. In general, ≥70% of marine mammal sightings made by MMOs within 3 km of the shore-based observation site were discernible in thermal-IR imagery during periods when the Beaufort wind force was ≤ 6, for all sighting cues (e.g., blow, body) and species combined. The three detection methods will be compared during a research cruise in summer 2017. The results should be useful in the development of best practice guidelines for marine mammal mitigation monitoring during seismic surveys in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».