Top.Mail.Ru
Об университете
Поступление
Образование
Аспирантам
Наука
Инновации
Молодёжная политика
Спорт
Сервисы
Пресс-служба

Главный корпус

  • 364051, Чеченская Республика, г. Грозный, пр-т им. Х.А. Исаева, 100
  • +7 (8712) 22-36-07
  • info@gstou.ru

Приемная комиссия

  • 364051, Чеченская Республика, г. Грозный, пр-т им. Х.А. Исаева, 100
  • +7 (8712) 22-36-07
  • info@gstou.ru

Исследователи ГГНТУ им. акад. М. Д. Миллионщикова серьезно подошли к вопросу регуляции видового разнообразия птиц на улицах города

25 Декабря 2024, 16:27, Наука

В Грозненском Государственном Нефтяном Технологическом Университете запатентована нейросеть для распознавания видов птиц и больных представителей этих видов. Система предусматривает базу данных о болезнях пернатых с их визуальной симптоматикой. В местах скопления птиц и парковых зонах города устанавливаются датчики, которые фиксируют количество распознанных больных особей. Эта информация передается в Центр Эпидемиологии, что позволяет своевременно среагировать на негативные экологические ситуации.

Орнитологические исследования и научная деятельность являются немаловажной стороной экологии и часто их важность и вес в жизни простых граждан, а также их здоровья недооценены. Для работы над своими исследованиями, ученые-орнитологи собирают и используют большое количество данных самого разного вида. Большой вклад в вероятность успехов исследований вносят орнитологи-любители, а также волонтеры, которые собирают определенные данные или автоматизируют их сбор тем или иным образом. К таким ухищрениям и сторонней помощи ученым приходится прибегать из-за низкого приоритета внимания со стороны общества как научного, так и не посвященного в науку. Технологии помогают решить эту проблему, однако на данный момент таких технологий мало. Необходимость увеличения количества собираемой информации приводит к выводу, что нужен алгоритм или же нейросеть, которая может быть достаточно мобильной и использоваться в широком спектре ситуаций для наибольшей эффективности в сборе информации. Система, рассматриваемая в рамках выпускной квалификационной работы (ВКР), напрямую является таким решением.

Способность нейросети различать виды птиц и собирать информацию о месте их пребывания позволит ученым создавать банк важных данных, для которого ранее требовалось множество датчиков, времени, повторных наблюдений. Работа, которая делалась руками и занимала порой до нескольких лет может быть автоматизирована и внедрена в городской/лесной/дикий ландшафты, тем самым существенно сокращая объем работ и повышая точность и количество информации на единицу времени.

Каким образом будут поставляться новые данные зависит от конечного пользователя. Это может быть отправка видео системе в реальном времени или же систематическая передача фото\видеоматериалов, накопленных за определенный промежуток времени. В этих целях был написан блок кода ответственный за сохранение и дальнейшую обработку моделью нейросети отснятого материала. Сфера применения данных может быть обширна.

Исследователи ГГНТУ им. акад. М. Д. Миллионщикова серьезно подошли к вопросу регуляции видового разнообразия птиц на улицах города.
 

В Грозненском Государственном Нефтяном Технологическом Университете запатентована нейросеть для распознавания видов птиц и больных представителей этих видов. Система предусматривает базу данных о болезнях пернатых с их визуальной симптоматикой. В местах скопления птиц и парковых зонах города устанавливаются датчики, которые фиксируют количество распознанных больных особей. Эта информация передается в Центр Эпидемиологии, что позволяет своевременно среагировать на негативные экологические ситуации.

Орнитологические исследования и научная деятельность являются немаловажной стороной экологии и часто их важность и вес в жизни простых граждан, а также их здоровья недооценены. Для работы над своими исследованиями, ученые-орнитологи собирают и используют большое количество данных самого разного вида. Большой вклад в вероятность успехов исследований вносят орнитологи-любители, а также волонтеры, которые собирают определенные данные или автоматизируют их сбор тем или иным образом. К таким ухищрениям и сторонней помощи ученым приходится прибегать из-за низкого приоритета внимания со стороны общества как научного, так и не посвященного в науку. Технологии помогают решить эту проблему, однако на данный момент таких технологий мало. Необходимость увеличения количества собираемой информации приводит к выводу, что нужен алгоритм или же нейросеть, которая может быть достаточно мобильной и использоваться в широком спектре ситуаций для наибольшей эффективности в сборе информации. Система, рассматриваемая в рамках выпускной квалификационной работы (ВКР), напрямую является таким решением.

Способность нейросети различать виды птиц и собирать информацию о месте их пребывания позволит ученым создавать банк важных данных, для которого ранее требовалось множество датчиков, времени, повторных наблюдений. Работа, которая делалась руками и занимала порой до нескольких лет может быть автоматизирована и внедрена в городской/лесной/дикий ландшафты, тем самым существенно сокращая объем работ и повышая точность и количество информации на единицу времени.

Каким образом будут поставляться новые данные зависит от конечного пользователя. Это может быть отправка видео системе в реальном времени или же систематическая передача фото\видеоматериалов, накопленных за определенный промежуток времени. В этих целях был написан блок кода ответственный за сохранение и дальнейшую обработку моделью нейросети отснятого материала. Сфера применения данных может быть обширна.



Сообщить об ошибке

Опишите ошибку подробнее

Адрес электронной почты для обратной связи