Il faut beaucoup de travail pour surveiller les populations animales, c’est pourquoi de nombreux chercheurs se tournent vers la technologie pour aider à alléger le fardeau de cet aspect critique de la conservation. Ed Mill, un ingénieur principal travaillant avec Arm, aide à diriger une équipe de chercheurs qui visent à aider à surveiller et à conserver les ours bruns. Ils ont développé un système basé sur l’IA qui peut suivre ces belles bêtes appelées BearID et envisagent d’intégrer Pis à la framboise dans leur configuration.
Le projet est spécialisé dans la mise en place de caméras à distance dans les zones fréquentées par ces mastodontes itinérants. En temps réel, les systèmes qu’ils ont mis en place utilisent l’apprentissage automatique pour identifier les visages d’ours afin qu’ils sachent avec certitude quand un ours a été détecté. Cela aide les chercheurs à surveiller les ours en toute sécurité à distance sans interférer avec leur migration naturelle.
Selon BearID, l’algorithme de visage AI détecte les ours en utilisant leurs yeux et leur nez pour construire une forme de triangle. Il peut aussi les reconnaître en tenant compte de leurs oreilles. Parce que les ours bruns ont plusieurs caractéristiques qui changent au fil des saisons, y compris leur pelage et leur poids, il est utile de se concentrer sur des caractéristiques immuables comme celles-ci.
L’équipe a récemment partagé des détails avec Raspberry Pi via un article de blog où ils expliquent qu’une grande partie de BearID fonctionne comme un service cloud basé sur Microsoft Azure. Sur le terrain, ils s’appuient sur des plateformes basées sur Arm. C’est là que l’équipe espère implémenter Raspberry Pi 4 Model B à l’avenir.
L’équipe BearID partage son code avec tous ceux qui souhaitent le vérifier sur GitHub. Vous y trouverez tous les détails sur son fonctionnement et les outils qu’ils utilisent. L’un des principaux systèmes sur lesquels ils s’appuient est Dlib, une boîte à outils C++ remplie d’algorithmes d’apprentissage automatique utiles qui les aident à identifier et à suivre les ours. Vous constaterez qu’une grande partie du code est basée sur Python.
Si vous souhaitez en savoir plus sur ce projet, visitez leur site Web officiel bearresearch.org où vous pourrez non seulement découvrir les coulisses de leur fonctionnement, mais également trouver de superbes photos d’ours à l’état sauvage. Nous vous recommandons également de consulter notre liste des meilleurs projets Raspberry Pi si vous recherchez d’autres créations microélectroniques à inspirer.