Nuove possibilità di ricerca: i ricercatori dell'Università del Wyoming utilizzano le telecamere PTZ Bolin per promuovere gli studi sulla fauna selvatica
Presso la Scuola di Informatica dell'Università del Wyoming, i ricercatori stanno applicando tecnologie avanzate per comprendere meglio il mondo naturale. Nell'ambito di una collaborazione con il Teton Raptor Center, il dottor Jian Gong e la sua collega, la dottoressa Ellen Aikens, stanno contribuendo a un progetto di ricerca incentrato sull'osservazione delle aquile reali e sullo studio dei loro modelli comportamentali nei loro habitat naturali.
Il dottor Gong, ricercatore scientifico specializzato in visione artificiale, reti di sensori e acustica spaziale, supporta gli sforzi di sviluppo tecnologico del team integrando l'intelligenza artificiale e i sistemi di imaging nel flusso di lavoro della ricerca. L'obiettivo è quello di acquisire e analizzare dati visivi di alta qualità senza disturbare le aquile sul campo.
Sebbene questo specifico progetto rappresenti una nuova applicazione delle telecamere Bolin presso l'Università del Wyoming, l'istituzione stessa non è nuova a Bolin. L'università ha già utilizzato le telecamere Bolin in precedenti iniziative accademiche e mediatiche, contribuendo alla sua familiarità con l'affidabilità e le prestazioni di imaging del marchio.
La sfida
Le aquile reali sono note per la loro straordinaria vista e sensibilità ai movimenti, ai suoni e agli odori, il che rende difficile l'osservazione diretta. I metodi tradizionali, come l'osservazione manuale, le fototrappole fisse o gli studi con il binocolo, spesso disturbano gli uccelli o non forniscono l'immagine precisa necessaria per la ricerca comportamentale.
Il team di ricerca aveva bisogno di un sistema di imaging in grado di funzionare a lunga distanza, fornire un controllo preciso dei movimenti e integrarsi perfettamente con i modelli di intelligenza artificiale per il tracciamento automatico. Doveva inoltre essere adattabile sia all'uso sul campo che in laboratorio, offrendo ai ricercatori il pieno controllo tramite interfacce programmabili.
"Volevamo un sistema in grado di osservare e analizzare automaticamente il comportamento della fauna selvatica", ha affermato il dottor Gong. "Ciò richiedeva telecamere con elevate prestazioni di imaging e un'interfaccia aperta che potessimo integrare nei nostri flussi di lavoro di ricerca".
Fornitura della soluzione
Per soddisfare queste esigenze, il team ha scelto le telecamere PTZ EXU248N di Bolin per la loro nitidezza di immagine, il controllo fluido del movimento e la flessibilità di integrazione tramite l'API di Bolin. Le telecamere sono state integrate in un flusso di lavoro che combina il rilevamento di oggetti basato sull'intelligenza artificiale, la trasmissione video NDI e script di controllo personalizzati.
Utilizzando NDI 6 e l'API di Bolin, il team ha creato un ambiente di automazione basato su Python in grado di rilevare e tracciare le aquile in tempo reale. Il sistema impiega modelli di apprendimento automatico della serie YOLO per il rilevamento visivo, mentre script PID personalizzati convertono l'output dell'IA in comandi per telecamere PTZ per garantire movimenti fluidi e reattivi.
"Il mio studente, Iqbal Hossain, ha sviluppato gran parte del flusso di lavoro dell'IA", ha spiegato il dottor Gong. "Abbiamo utilizzato le interfacce di controllo della telecamera per gestire il movimento PTZ direttamente tramite il nostro codice, il che ci ha dato la flessibilità di personalizzare il modo in cui il sistema traccia e registra ogni bersaglio".
Il flusso di lavoro supporta sia il funzionamento locale che remoto, utilizzando grandi power bank CA, accesso alla rete locale con app NDI su dispositivi mobili e tablet e Internet satellitare come il terminale Starlink Mini per l'accesso remoto. Ciò consente ai ricercatori di monitorare, registrare e regolare le telecamere senza bisogno di essere fisicamente presenti nei pressi dei siti di osservazione sensibili.
Il team sta attualmente utilizzando dei droni per simulare i movimenti aerei e perfezionare il processo di tracciamento basato sull'intelligenza artificiale. Questi test con i droni aiutano a convalidare gli algoritmi e i sistemi di controllo prima che vengano applicati sul campo per il tracciamento reale delle aquile.
Risultati e vantaggi
Sebbene il progetto sia ancora nelle sue fasi iniziali, i primi risultati sono stati molto incoraggianti. L'integrazione delle telecamere PTZ di Bolin ha permesso al team di iniziare a catturare e analizzare immagini dettagliate a supporto della loro ricerca sul tracciamento automatico. La nitidezza, la precisione e la reattività delle telecamere le rendono perfette per questo flusso di lavoro basato sull'intelligenza artificiale.
"La qualità dell'immagine e la risposta dei comandi sono eccellenti", ha affermato il dottor Gong. "Funziona esattamente come ci serve per il nostro flusso di lavoro AI e ci ha permesso di catturare comportamenti naturali senza interferenze".
Il team di ricerca continua a testare il funzionamento congiunto del sistema di telecamere, dell'infrastruttura di alimentazione e della connettività di rete in condizioni remote. Questi test sul campo in corso stanno contribuendo a perfezionare sia la configurazione hardware che gli algoritmi software per ottenere un funzionamento autonomo affidabile.
Sfruttando l'API di Bolin, il team ha piena flessibilità per perfezionare ed espandere i propri strumenti di osservazione basati sull'intelligenza artificiale. L'API delle telecamere consente ai ricercatori di sviluppare funzionalità personalizzate, integrarsi con strumenti open source e creare nuove applicazioni di controllo per flussi di lavoro specializzati.
Guardando al futuro
Man mano che il progetto avanza, il team dell'Università del Wyoming prevede di condurre ulteriori test sul campo, ottimizzare i propri algoritmi ed espandere il proprio sistema per supportare l'osservazione a lungo termine. Una volta convalidato, l'obiettivo è quello di pubblicare parti del proprio software open source affinché possano essere utilizzate da altri ricercatori che lavorano su applicazioni simili.
"Stiamo ancora testando gli algoritmi, i sistemi di alimentazione e la rete per far funzionare tutto insieme", ha affermato il dottor Gong. "Siamo ancora all'inizio del processo, ma finora sembra molto promettente. Consideriamo questo progetto come una base per la ricerca futura e le telecamere di Bolin ci offrono la flessibilità e l'affidabilità di cui abbiamo bisogno per continuare a migliorare il modo in cui raccogliamo e analizziamo i dati".
Combinando imaging, intelligenza artificiale e controllo basato su rete, l'Università del Wyoming continua a dimostrare come la tecnologia video avanzata possa essere uno strumento prezioso per la ricerca scientifica e l'istruzione.