Localization and tracking of beluga whales in aerial video using deep learning
Notice bibliographique
Résumé
Aerial images are increasingly adopted and widely used in various research areas. In marine mammal studies, these imagery surveys serve multiple purposes: determining population size, mapping migration routes, and gaining behavioral insights. A single aerial scan using a drone yields a wealth of data, but processing it requires significant human effort. Our research demonstrates that deep learning models can significantly reduce human effort. They are not only able to detect marine mammals but also track their behavior using continuous aerial (video) footage. By distinguishing between different age classes, these algorithms can inform studies on population biology, ontogeny, and adult-calf relationships. To detect beluga whales from imagery footage, we trained the YOLOv7 model on a proprietary dataset of aerial footage of beluga whales. The deep learning model achieved impressive results with the following precision and recall scores: beluga adult = 92%—92%, beluga calf = 94%—89%. To track the detected beluga whales, we implemented the deep Simple Online and Realtime Tracking (SORT) algorithm. Unfortunately, the performance of the deep SORT algorithm was disappointing, with Multiple Object Tracking Accuracy (MOTA) scores ranging from 27% to 48%. An analysis revealed that the low tracking accuracy resulted from identity switching; that is, an identical beluga whale was given two IDs in two different frames. To overcome the problem of identity switching, a new post-processing algorithm was implemented, significantly improving MOTA to approximately 70%. The main contribution of this research is providing a system that accurately detects and tracks features of beluga whales, both adults and calves, from aerial footage. Additionally, this system can be customized to identify and analyze other marine mammal species by fine-tuning the model with annotated data.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».