Шива Мангай и его коллеги из Университета Каруня в Коимбаторе, Тамил Наду, Индия, объясняют, как столкновения между людьми и слонами являются критической проблемой безопасности в регионе Западные Гаты штата Тамил Наду. «Перемещение диких слонов через границы леса и принятые превентивные меры наносят ущерб жизни как людям, так и слонам», – поясняет команда. Они предполагают, что автоматическая обработка инфракрасных изображений с камер, размещенных в стратегически важных местах, может обеспечить систему раннего предупреждения и уменьшить количество таких столкновений к взаимной выгоде как слонов, так и людей.
Однако распознавание объектов остается сложной задачей. Теперь команда разработала метод сегментации изображений на основе кластеризации для точного распознавания слонов на инфракрасных изображениях. Сегментация – это процесс группировки набора объектов в сегменты со схожими характеристиками.
Команда объясняет, что он широко используется во многих областях, таких как статистика, обработка сигналов и распознавание образов. Разработанный ими алгоритм, использующий этот подход, может служить основой для разработки системы на основе очень крупномасштабной интеграции (СБИС) для обнаружения слонов, чтобы они могли безопасно не допустить пересечения границ леса и въезда в деревни.
Тесты с изображениями слонов, лошадей, медведей, крупного рогатого скота и других животных, которые могут находиться в лесу, показали уровень распознавания почти 95 процентов. Несколько ложных срабатываний будут компенсированы жизнями и имуществом, спасенными от проникновения диких слонов в деревню.