Brinno | Application Stories | Animal tracking NL

Spinner

 
 
 
 
Buildings with an orange overlay

Buiten dieren opsporen
Brinno timelapse in onderzoekstoepassingen

Time-lapse video heeft vele toepassingen in de academische wereld. Een recent artikel van mathieu bonneau et al. Getiteld "outdoor animal tracking combining neural network and time-lapse cameras" is gepubliceerd in de journal of computers and electronics in agriculture. In dit artikel wordt de bruikbaarheid onderzocht van Brinno-bouw time-lapse camera’s (BCC100, BCC200, BCC2000) in onderzoekstudies waarbij dieren buitenshuis worden gevolgd.

Het project bestond uit het monitoren van een middelgrote geitenstam in een weiland. De geitenstam moest wekenlang worden gevolg en er waren geiten van verschillende leeftijden, grootten en kleuren. Om de videogegevens te kunnen doorzoeken, creëerde het onderzoeksteam een neuraal netwerk dat de beelden van de BCC200-camera's gemakkelijk kon analyseren en de locaties van elk lid van de stam in kaart kon brengen.

Door deep learning te combineren met time-lapse fotografie om de bewegingen van dieren in een buitenomgeving te volgen, beschikten de onderzoekers over een niet-invasieve methode om de locatie en het gedrag van de geiten te monitoren. De onderzoekers vermelden dat er vele redenen zijn om dieren te monitoren en hun bewegingen te onderzoeken, zoals gezondheid en weidebeheer. Tot op heden echter vereisten de gebruikelijke monitoringmethoden gps-monitoring met tags die niet alleen pijnlijk zijn voor het dier, maar ook duur en tijdrovend voor de onderzoeker.

De conclusie van de onderzoekers is dat het belangrijkste voordeel van het gebruik van Brinno time-lapse camera's voor onderzoeksdoeleinden is dat zij betaalbaar zijn en verscheidene weken kunnen werken zonder dat de batterij hoeft te worden vervangen.

als u onderzoek doet op een afgelegen of ongelegen plek, hebt u misschien geen toegang tot elektriciteit of kunt u niet zomaar even langsgaan om uw camera's te controleren. Ook de weerbestendige behuizing uit de ath-serie van Brinno zorgt ervoor dat uw camera kan blijven opnemen, ongeacht de weersomstandigheden.

Brinno camera's bieden onderzoekers een no-nonsense timelapse oplossing die betrouwbaar en kosteneffectief is. De verzamelde gegevens zijn duidelijk en kunnen gemakkelijk worden geanalyseerd met behulp van een neuraal netwerk. Naast het monitoren van dieren zijn enkele voorbeelden van hoe Brinno-camera's in het verleden zijn gebruikt bij onderzoek naar verkeersbeheer, geologische veranderingen en menselijk gedrag.

Voor meer informatie over Brinno's timelapse camera's en wat Brinno's camera's de beste optie maakt voor onderzoekers, kunt u terecht op:  
www.brinno.eu

Als u meer wilt lezen over het onderzoek van Mathieu Bonneau, kunt u zijn artikel hier vinden: :
www.sciencedirect.com
Animal tracking picture
Animal tracking schematic
Animal tracking