Wildlife animal detection using AI

أحدث استخدام نماذج التعلم العميق ، مثل U-Net ، ثورة في مجال الاستشعار عن بعد ، لا سيما للكشف عن الأجسام من الطائرات بدون طيار وصور الأقمار الصناعية. أثبت نموذج U-Net ، المصمم في الأصل لتجزئة الصور الطبية الحيوية ، فعاليته بشكل استثنائي في مختلف مهام الاستشعار عن بعد. لقد حظيت باهتمام كبير لقدرتها على معالجة ثلاثة جوانب رئيسية: تصنيف الصور ، واكتشاف الكائنات ، والتجزئة الدلالية. عند تطبيقه على صور الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية ، يتفوق نموذج U-Net في التصنيف الدقيق للأشياء والمناطق داخل الصور ، واكتشاف الكائنات المختلفة ذات الأهمية بدقة عالية والتذكر ، وتقسيم الصور بكفاءة لتحديد مناطق معينة وخصائصها المقابلة. يجعل هذا الأداء الرائع نموذج U-Net أداة لا غنى عنها لمجموعة واسعة من التطبيقات ، بما في ذلك المراقبة البيئية والتخطيط الحضري والاستجابة للكوارث والزراعة الدقيقة ، حيث يكون التحليل الدقيق والموثوق للصور الجوية واسعة النطاق ذا أهمية قصوى. مع استمرار تزايد الطلب على التحليل الآلي لبيانات الاستشعار عن بعد ، يعد تكامل نموذج U-Net في مهام سير عمل الكشف عن الكائنات بتطوير المجال وتمكين الحلول المبتكرة لتحديات العالم الحقيقي

يهتم هذا المشروع بفهم تطبيقات التعلم الآلي من خلال مشروع العالم الحقيقي. سنقوم ببناء وتدريب نموذج UNET من البداية لتجزئة الصورة. نستخدم هذه الخطوات: تصنيف الصور واكتشاف الأشياء والتجزئة الدلالية.

.