2019年09月03日

野鳥の名前を調べる初歩の手助け

野鳥の観察を始めた最初はまず見た野鳥が何の仲間かも分からず、図鑑の最初のページから繰って絵合わせで鳥の名前を調べていました。徐々にだいたい何の仲間かわかるようになって図鑑を引くスピードも上がります。
面倒と感じる人もいるかもしれません。楽しい手間でもあるのですが...。

現在の画像認識技術はその手助けをしてくれます。

何度か紹介したことがありますが、Google LENSは、スマートフォンのアプリケーションです。
十分な大きさの写真なら、やたらと野鳥の識別精度が高くちょっと驚きます。

IMG_5322.png
正解。

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標本も。

IMG_5325.png
ここまでくると驚異的。

ただ、分類群を絞るという点では便利ですが、100%ということはありませんので、そのあとは、自力で識別点などの照合を行いましょう。
まだ頼りすぎてはいけません。
posted by ばーりさ at 13:26| 電子工作戦隊

2019年07月10日

画像認識センサーカメラを庭に置いてみました。

です。

梅雨のせいか最近は水場になかなか鳥が来ないのですが、試しに画像認識センサーカメラを水場に置いてみました!

IMG_4977.JPG
センサーカメラと同じように、焦電センサーで鳥を感知するとビデオ15秒撮影します。その間画像を認識して、学習した鳥のデータのうちどれに一番近いかを画像に表示します。ちなみに学習させているのは、メジロ、ウグイス、ヒヨドリ、シジュウカラ、ヤマガラ、ヒガラです。


シジュウカラ(SHIJYUKARA)ですが、ヤマガラ(YAMAGARA)も判別されています。
鳥が何も来ていないときの背景は、ヤマガラかウグイスに判定されていたので、落ち葉の赤色系のせいでヤマガラと判別されているのだと思われます。

種名の横は判別率で35%以上の確度のものを表示していて、その下の数字は判別にかかった時間です。


こちらは、胸のネクタイが映ってないせいかヒガラ(HIGARA)にも判別されています。

しばらく試験的に試してみます。運用しているTwitterアカウントはこちら


画像を集めるのが大変ですが、より学習させていくことで判別率が上がっていくでしょうか?






posted by ばーりさ at 12:33| 電子工作戦隊

2019年06月28日

画像識別を試しました。つづき(守屋)

です。

昨日、報告した識別のためのプログラム(識別器)を使って、画像に映った鳥をリアルタイムで識別できるか試してみました。
IMG_4905.jpg
工作によく使っているラズベリーパイだけでは非力ですので、グーグルが開発した外付けのプロセッサ(Google Edge TPU)をUSBでつなぎます。カメラでキャプチャーし、画像識別するプログラムがデモについていたので、それを少しいじっています。

夜中なので、図鑑決定版 日本の野鳥650:Amazonリンクのシジュウカラとメジロを使用させていただきました。

さて、
まずはシジュウカラ、メジロ、エナガ、ヒヨドリと表示され、画面に近づけると何とかシジュウカラになりました。


次にメジロ、これは割と高い判別率でメジロと識別できるようでした。目の周りの白色は特徴ありますね。

部屋が暗かったり、カメラの調整も問題のような気がしますが、学習がもう一つのような気もします。
教師データ(学習用の基となるデータ)は推奨1000枚とのことですので、さらに写真を手に入れて強化してみます。


posted by ばーりさ at 18:52| 電子工作戦隊

2019年06月27日

画像識別を試してみました(守屋)

です。

画像を読み込んで、その映っている特徴から自動判別する技術を画像認識(Image Recognition)といいます。Google Lensや、生き物の名前を自動判別ができるアプリケーションもあり、日本では、LINNÉ LENSとかBIOMEとか、日本の鳥には対応していませんが、鳥専門で『Merlin Bird ID』などがコーネル大学のラボから出ています。

この識別のためのプログラムは機械学習によって作られています。大量の基となる画像データから特徴を抜き出しプログラムを作り、そのプログラムを使って画像に映った物体が何である可能性が高いか答えを返しています。
でも、そんなプログラムを自分で作るのは大変です。私みたいな素人にはなおさらです。

しかし、これを比較的簡単に試すことのできるサービスがGoogleにありました。Googleクラウドプラットフォームというシステム開発などの支援を行うサービスなのですが、その中に『AutoML Vision』というサービスがあります。
AutoMLV.jpg

超簡単に説明すると、正しい名前をつけた画像データを用意すると、識別のプログラムを作ってくれて試せます。

今回は、BirdBathに来る、シジュウカラ、メジロ、ウグイス、エナガ、ヒヨドリ、ヤマガラ、来たことないのですがヒガラを含めてその識別プログラムを作ってみました。なお、このサービスは、現在のところ無料で使えるようです。

IMAGESというタブから、それぞれの種類について100枚ほどの写真を用意して、名前を間違えないように登録します。
IMAGES.jpg

TRAINタブで機械学習を行うのですが、今回は試しなので、Train new modelで設定をそのままに学習をスタートさせました。結構時間がかかりましたが(1時間ぐらい)、完了するとメールでお知らせしてくれます。

EVALUATEタブに、結果が表示されます。しきい値や適合率については説明を省きますが(興味のある方はここをどうぞ)、混同行列という総当たり表のようなものが作成されています。これは、識別プログラムの能力を表しています。

matrix.jpg
この表だとParus_minor(シジュウカラ)は、89.7%を識別できたが、3.4%はメジロと間違え、6.9%ヒガラと間違えたと読めます。学習する画像が多くなれば、よりパフォーマンスは高くなります。

PREDICTタブで、新しいを画像を用意すれば、テストすることができます。
test.jpg
ちなみに水場にやってきたシジュウカラ画像を試すと、シジュウカラがトップ候補であるもののあまり精度は良くないようですね。背景がごちゃごちゃしているからかもしれません。シジュウカラだけを抜き出して試すと、かなりの高精度でシジュウカラと判別できました。鳥を抜き出す必要がありそうですね。
test2.jpg

さらに、分布などの情報を与えて精度を増すこともできます。ウグイス科の仲間とかも可能になるのでしょうか(声を聴いた方が早いですが)。
まだまだ精度の高い学習基のデータを作るのにヒトの力は必要ですし、なかなかヒトを越えていくことは難しいのかもしれませんが、将来モニタリングなどの補助にはなってくれるかもしれません。

この識別プログラムはダウンロードできます。例えば、他のプログラムに組み込むこともできます。
のぞいた双眼鏡に可能性の高い種が表示されるとか!
水場カメラにも組み込んでリアルタイムで判別できないかと試していますので、気を長くしてお待ちください。

posted by ばーりさ at 17:45| 電子工作戦隊

2019年06月13日

センサーカメラで見る北多摩BirdBathの繁殖時期

です。

 北多摩の水場カメラは、繁殖期の終盤を迎えて、シジュウカラ、メジロ、キジバトと種類がかなり限られてきています。
そこで見かけていた種が、いつごろから訪れてないのか見てみました。

センサーカメラは一分ごとに水場に鳥がいないかチェックして、訪れていれば15秒ビデオを撮影しTwitterに投稿します。
日ごとの訪問回数を3月1日から6月9日まで図にしました。

バードバスJUN.png

図1:6種の水場への訪問頻度(東京都北多摩)


ヤマガラ   2019/2/21(より以前に来なくなっていました)
ジョウビタキ 2019/3/25〇
シロハラ   2019/4/29〇
ウグイス   2019/5/3
エナガ    2019/5/3
ヒヨドリ   2019/5/13

冬鳥のジョウビタキは3月下旬・シロハラは4月末に繁殖地に向かったようです。
ヤマガラ、ウグイスは、少し離れたところではいまだ観察されていますが、この水場の周囲では繁殖環境ではないためいないようです。繁殖期には、ごく近くに水場がないとあまり利用されないものなのかもしれません。

エナガ、ヒヨドリは、周囲で観察されていますが利用していないようです。
他にいい場所があるのか、冬ほど利用しないのか、冬にいる個体と入れ替わっているのかもしれません。
さらにデータを蓄積して水場の利用についてまとめたいと思います。

バードバスのプロジェクトも始まりました。
水場の利用についてアンケートにご協力いただけたら幸いです。

IMG_4609.JPG

また数台のバードバスセンサーカメラを支援プロジェクトの助成で作成しました。
全国に振り分け設置するため、アンケートに協力いただいた方にご相談させていただくかもしれませんので、よろしくお願いいたします。






posted by ばーりさ at 13:37| 電子工作戦隊