Kalibrierte Markerlose Bildverarbeitung zur Detektion objektinh?renter Bewegungen

Die Verfügbarkeit von Systemen, die es gestatten, Bewegungen und Verhalten unterschiedlicher Tierarten sowie die Dynamik der Entwicklung von Populationen insgesamt unter Nutzung objektiv erhobener Messwerte zu erfassen und automatisiert auszuwerten ist national wie international von hohem Interesse. Treiber dieses Bedarfs sind die weltweit gestarteten Initiativen zum Erhalt der Biodiversit?t wie z.B. die European Biodiversity Partnership sowie der ?ffentlich geführte Diskurs zum Thema Tierwohl, der sowohl den Bereich der Nutztiere wie auch den Bereich der Luxustiere und der, in zoologischen Einrichtungen gehaltenen Tiere umschlie?t.

Gegenw?rtig dominieren in der Praxis im Kontext von Monitoringaufgaben in den genannten Anwendungsbereichen subjektiv gepr?gte Bewertungen und der Einsatz einfacher technischer Systeme. Verwiesen sei auf die Wildtiertelemetrie, die Nutzung von Fotofallen und die Anwendung unterschiedlicher Score-basierter Bewertungsraster, wie dem Numerical Rating Scale of Behaviour. Im Forschungsbereich sind gleichzeitig in verschiedenen Zentren Aktivit?ten nachweisbar, die z.B. neueste Entwicklungen im Bereich der Modellbildung für die Prognostizierung der Entwicklung von Biotopen und den Einsatz von Methoden der Künstlichen Intelligenz für die Auswertung von sensorisch detektierten Daten adressieren.

Der Forschungsansatz, der Gegenstand des Validierungsvorhabens ist und der origin?r im Bereich Computer Vision der Humboldt-Universit?t zu Berlin erforscht wurde, fokussiert eine markerlose - und damit berührungsfreie – visuelle und sehr sensitive Detektion von Bewegungs- und Verhaltensmustern von Tieren in unterschiedlichen Settings. Hierzu erfolgt eine Kombination moderner Methoden der Objekterkennung, des Tracking und der Analyse von Bewegungsmustern mit Techniken des maschinellen Lernens, um ein robustes und auf objektiven Messwerten beruhendes System zur automatischen Bewegungs-/Verhaltensanalyse sowie zur Reidentifikation von Tieren ableiten zu k?nnen.

Ein Vorzug des Forschungsansatzes, besteht im Generalisierungsanspruch. Das bedeutet, dass die bei der HU-Berlin erforschten Modelle und Algorithmen quasi unabh?ngig vom konkreten ?u?eren Erscheinungsbild einer Spezies angewendet werden k?nnen. Die weitere Untersuchung dieser abstrakt definierten Extraktion von Bewegung und der Darstellung bzw. Erkennung von Verhaltens?nderungen ist Teil der zu definierenden Folgeaktivit?ten, die mit dem Validierungsvorhaben vorbereitet werden sollen, in dessen Rahmen neben der technischen Weiterentwicklung in Bezug auf die Kalibrierung und Rekalibrierung von optischen Systemen unter Outdoor-Bedingungen die Identifikation und Bewertung unterschiedlicher perspektivisch umsetzbarer Anwendungsszenarien stehen werden.