카메라 트랩과 머신러닝으로 야생동물 조사 혁신하기 경진대회 (iWildCam 2022 – FGVC9) | 캐글 (Kaggle)는 스마트농업관리사 혹은 스마트농업전문가라면 알아야 할 내용 중에 하나입니다. 자세한 내용은 아래의 내용을 통해 확인해보시기 바랍니다.
카메라 트랩과 머신러닝으로 야생동물 조사 혁신하기 경진대회 (iWildCam 2022 – FGVC9) | 캐글 (Kaggle)
경진대회 소개
“카메라 트랩과 머신러닝으로 야생동물 조사 혁신하기”
2022년도 열린 이 경진대회에서는 카메라 트랩을 활용하여 수많은 이미지 데이터를 자동으로 수집하는 과제를 다루고 있습니다. 세계 각지의 생태학자들은 카메라 트랩을 사용하여 생물 다양성과 동물 종의 인구 밀도를 모니터링하고 있습니다. 그러나 종의 수와 인구 밀도를 추정하기 위해서는 어떤 종이 관찰되었는지뿐만 아니라 각 종의 수를 알아야 합니다. 하지만 이미지는 동물이 관심 종을 포착할 확률을 높이기 위해 움직임으로 활성화된 연속적인 사진을 촬영하므로, 단순한 객체 탐지만으로는 충분하지 않다고 합니다.
예를 들어, 초당 한 프레임씩 3장의 이미지를 얻었다고 가정하면, 첫 번째 이미지에서는 3마리의 가젤을 보았고, 두 번째 이미지에서는 5마리의 가젤을 보았으며, 마지막 이미지에서는 4마리의 가젤을 보았다고 가정합니다. 그렇다면 총 몇 마리의 가젤을 본 것일까요? 이처럼 희소한 시간 샘플에서 개별 개체를 추론하고 추적하는 과정이 필요하다고 합니다.
이와 연관된 경진대회들에 대해서 자세하게 알고 싶다면 아래의 버튼들을 눌러 확인해보시기 바랍니다. 2021년에 캐글에서 진행되었던 스마트팜 야생 동물 생체 수 파악 및 모니터링 경진대회입니다.
야생 동물 생체 수 파악 및 모니터링 대회 (iWildcam 2021 – FGVC8) | 캐글 (Kaggle)
2020년에 캐글에서 진행되었던 야생동물 종류 분류 대회입니다.
야생동물 종류 분류 대회 (iWildCam 2020 – FGVC7) | 캐글 (Kaggle)
마무리
스마트팜 분야에서는 머신러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 농작물과 동물의 상태를 감지하고 모니터링할 수 있습니다. 카메라 트랩과 머신러닝 기술을 결합하면 농업 분야에서도 효과적인 모니터링과 관리가 가능해집니다. 예를 들어, 작물 밭에서 특정 동물의 수를 추적하거나, 동물이 작물을 해치는 상황을 감지하여 조치를 취할 수 있습니다.
스마트 농업 관리사나 스마트 농업 전문가로서 데이터 분석은 스마트팜과 미래 농업을 위한 중요한 시작점이며 농업과 데이터 분석의 결합은 미래 농업의 혁신을 이끌어내고 지속 가능한 식량 생산 방법을 모색하는 데 큰 기여를 할 것입니다.