Bambi

Gesunde und intakte Wälder mit einer reichen biologischen Vielfalt sind für das Wohlbefinden der Menschen und die Gesundheit des gesamten Planeten unerlässlich und spielen eine wichtige Rolle im Kampf gegen den Klimawandel. Nachhaltige Strategien für die Bewirtschaftung von Wildtieren, die die Wälder intakt halten sollen, stützen sich auf der Überwachung dieser Teren, um Entscheidungen über den Schutz oder die Regulierung bestimmter Arten zu treffen. Bestehende Überwachungstechniken sind jedoch entweder arbeitsintensiv, leiden unter großen Ungenauigkeiten oder können in dichter Vegetation nicht angewendet werden. Innerhalb des Projekts BAMBI (Biodiversity Airborne Monitoring Based on Intelligent UAV sampling) soll eine neuartige luftgestützte Lichtfeld-Sampling-Technologie und ein fortschrittliches KI-Klassifizierungssystem für eine genaue und zuverlässige Tierüberwachung entwickelt werden, mit dem  Potenzial, diese Lücke zu schließen. Der Vorteil von BAMBI gegenüber alternativen Methoden ist ein innovativer Algorithmus zur Beseitigung von Verdeckungen, der die Identifizierung und Klassifizierung von Tieren in Wäldern mithilfe von unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) ermöglicht. Die AIST Forschungsgruppe unterstützt in diesem Vorhaben die Kollegen der Partnerforschungsgruppe des Media Interaction Labs.