Use of object detection in camera trap image identification: assessing a method to rapidly and accurately classify human and animal detections for research and application in recreation ecology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Camera traps are increasingly used to answer complex ecological questions. However, the rapidly growing number of images collected presents technical challenges. Each image must be classified to extract data, requiring significant labour, and potentially creating an information bottleneck. We applied an object-detection model (MegaDetector) to camera trap data from a study of recreation ecology in British Columbia, Canada. We tested its performance in detecting humans and animals relative to manual image classifications, and assessed efficiency by comparing the time required for manual classification versus a modified workflow integrating object-detection with manual classification. We also evaluated the reliability of using MegaDetector to create an index of human activity for application to the study of recreation impacts to wildlife. In our application, MegaDetector detected human and animal images with 99% and 82% precision, and 95% and 92% recall respectively, at a confidence threshold of 90%. The overall time required to process the dataset was reduced by over 500%, and the manual processing component was reduced by 840%. The index of human detection events from MegaDetector matched the output from manual classification, with a mean 0.45% difference in estimated human detections across site-weeks. Our test of an open-source object-detection model showed it performed well in partially classifying a camera trap dataset, significantly increasing processing efficiency. We suggest that this tool could be integrated into existing camera trap workflows to accelerate research and application by alleviating data bottlenecks, particularly for surveys processing large volumes of human images. We also show how the model and workflow can be used to anonymize human images prior to classification, protecting individual privacy. Impact Statement We developed and tested a workflow for classifying camera trap images that integrated an existing object-detection model with manual image classification. Our workflow demonstrates an increase in efficiency of 500% over manual labelling, and additionally includes a method to anonymize human images prior to archiving and classification. We provide an example of the application of these tools to ease data processing, particularly for studies focused on recreation ecology which record high volumes of human images. Data lags due to processing delays have the potential to result in sub-optimal conservation decisions, which may be alleviated by accelerated processing. To our knowledge, this is the first in-depth assessment of the practical application of such technology to real world workflows focused on human detections.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».