Verwendung von Sensoren zur Erkennung von Wildtieraktivitäten im Kampf gegen Wilderei

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Bildnachweis: CC0 Public Domain

Durch Erfassen der Bewegungen von Tieren in freier Wildbahn mit Hilfe angeschlossener Sensoren kann möglicherweise festgestellt werden, ob sich Wilderer in der Nähe befinden. Diese Sensoren zur Erkennung der Tieraktivität können auch in der Biodiversitätsforschung oder im Viehmanagement nützlich sein. Der Forscher Jacob Kamminga von der Universität Twente entwickelte einen Bewegungssensor mit integrierter Intelligenz, um die Bewegungsmuster einer großen Anzahl von Tieren zu erkennen. Der Sensor verbraucht sehr wenig Energie und ist auf raue Bedingungen vorbereitet.

Bis heute werden viele Elefanten für ihr Elfenbein und Nashörner für die angeblichen heilenden Eigenschaften ihrer Hörner getötet. Während strengere Regeln zu Verbesserungen geführt haben, sind viel zu viele wilde Tiere Opfer von Wilderei. Durch Erkennen der Bewegungen von Tieren kann möglicherweise ihre Reaktion auf die Anwesenheit von Menschen festgestellt werden. Satelliten-, GPS-Daten und Fernerkundung erweisen sich für solche Aktivitäten bereits als wertvoll. Daten von Sensoren, die direkt mit den Körpern der Tiere verbunden sind, können einen erheblichen Mehrwert haben.

Kamminga untersuchte die Art der Messungen, die für diese Art der Erkennung erforderlich sind, sowie die eingebaute Intelligenz. Eine bemerkenswerte Schlussfolgerung aus seiner Arbeit ist, dass in den meisten Fällen ein einziger Sensor, ein Beschleunigungsmesser, ausreicht. „Ich habe auch ein Gyroskop hinzugefügt, das die Rotation misst. Dies kann die Genauigkeit erhöhen, ist jedoch mit einem Preis verbunden. Es verbraucht 100-mal mehr Energie als der Beschleunigungsmesser. In den meisten Fällen ist nur der Beschleunigungsmesser genau genug “, sagt Kamminga. Das Ersetzen der Batterie ist keine Option, daher hat Energieeffizienz oberste Priorität.

Intelligenz im Inneren

Die Bewegungen des Sensors werden von der Intelligenz des Systems erkannt. Das Training des Systems mit vielen möglichen Bewegungen für jede Art ist arbeitsintensiv. Dies wird als beschriftete Daten bezeichnet, und Kamminga zeigt, dass die Sensorintelligenz mit meist unbeschrifteten Daten arbeiten kann, wobei nur ein kleiner Satz beschrifteter Daten als Grundlage verwendet wird. Die eigentliche Erkennung könnte unter Verwendung relativ einfacher Entscheidungsbäume erfolgen, aber heute ist es auch möglich, ein tief lernendes neuronales Netzwerk in den Sensor aufzunehmen. Dies verbessert die Flexibilität des Systems. Kamminga hat bereits die Bewegungsmuster von Ziegen, Schafen und Pferden analysiert.

Nach dem Messen und Klassifizieren müssen die Daten über ein Mobilfunknetz oder eine Satellitenverbindung gesendet werden. Um zu vermeiden, dass zu viel Energie verbraucht wird, überträgt der Sensor Daten nur, wenn Änderungen vorgenommen werden. Harte natürliche Umstände können eine weitere Herausforderung sein: Wenn sich das Sensorband bewegt, sollten die Daten immer noch genau sein. Kamminga hat auch dafür eine Lösung entwickelt.

Diese Art von Tieraktivitätsdaten kann auch zur Analyse der biologischen Vielfalt in einem bestimmten Gebiet verwendet werden. Haben Tiere an einem bestimmten Ort genug Nahrung und Bewegungsfreiheit? Dies sind normalerweise Fragen an die ITC – Geographic Information Science and Earth Observation der UT Faculty. Professor Andrew Skidmore war an Kammingas Arbeit beteiligt. Er sagt: „Die Verknüpfung von Wildtierbewegungen, die von Sensoren aufgezeichnet wurden, mit fernerkundeten Bildern und GIS-Modellen ist eine vielversprechende Technologie, um die ökologischen Anforderungen von Arten besser zu verstehen und Management- und politische Entscheidungen mit Erhaltungsergebnissen und der biologischen Vielfalt in Verbindung zu bringen, um Informationen zu erhalten.“

Kamminga forschte in der Gruppe Pervasive Systems von Professor Paul Havea. Diese Gruppe ist spezialisiert auf kleine, energieeffiziente, häufig autonom kommunizierende Sensoren für eine Vielzahl von Anwendungen, einschließlich der Überwachung der Wasserqualität oder des Wartungsstatus von Infrastrukturarbeiten wie Brücken und Tunneln.


Deep Learning Künstliche Intelligenz behält die Bewegungen des Vulkans im Auge


Bereitgestellt von der Universität Twente

Zitat: Verwendung von Sensoren zur Erkennung von Wildtieraktivitäten im Kampf gegen Wilderei (2020, 16. Oktober), Zugriff am 16. Oktober 2020 unter https://phys.org/news/2020-10-sensors-wildlife-poaching.html

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