Scaling the Laws of Thermal Imaging–Based Whale Detection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Marine mammals are under growing pressure as anthropogenic use of the ocean increases. Ship strikes of large whales and loud underwater sound sources including air guns for marine geophysical prospecting and naval midfrequency sonar are criticized for their possible negative effects on marine mammals. Competent authorities regularly require the implementation of mitigation measures, including vessel speed reductions or shutdown of acoustic sources if marine mammals are sighted in sensitive areas or in predefined exclusion zones around a vessel. To ensure successful mitigation, reliable at-sea detection of animals is crucial. To date, ship-based marine mammal observers are the most commonly implemented detection method; however, thermal (IR) imaging–based automatic detection systems have been used in recent years. This study evaluates thermal imaging–based automatic whale detection technology for its use across different oceans. The performance of this technology is characterized with respect to environmental conditions, and an automatic detection algorithm for whale blows is presented. The technology can detect whales in polar, temperate, and subtropical ocean regimes over distances of up to several kilometers and outperforms marine mammal observers in the number of whales detected. These results show that thermal imaging technology can be used to assist in providing protection for marine mammals against ship strike and acoustic impact across the world’s oceans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».