KIWI@SIWI: KI-gestützte Individuenidentifikation von Wildtieren
KIWI@SIWI ist ein Forschungsprojekt zur automatisierten Erkennung einzelner Wisente mithilfe von Künstlicher Intelligenz. Ziel ist es, Tiere anhand visueller Merkmale eindeutig zu identifizieren und so das Management freilebender Herden zu verbessern.
Das Projekt wird gemeinsam von der Universität Siegen und der NanoGiants GmbH umgesetzt und im Rahmen der Förderlinie NEXT.IN.NRW unterstützt.
Für ein nachhaltiges Management freilebender Wisente ist es notwendig, einzelne Tiere zuverlässig unterscheiden zu können. Da auf künstliche Markierungen wie Ohrmarken verzichtet wird, erfolgt die Identifikation bislang über manuelle Beobachtung.
Diese Vorgehensweise ist zeitaufwendig und stößt bei größeren Herden an ihre Grenzen.
Im Projekt wird ein KI-basiertes System entwickelt, das Wisente anhand von Bilddaten automatisch identifiziert.
Ein neuronales Netzwerk analysiert dabei individuelle Merkmale der Tiere, insbesondere im Gesichtsbereich, und ermöglicht so eine eindeutige Zuordnung einzelner Individuen.
Das Projekt umfasst mehrere zentrale Arbeitsschritte:
- Aufbau eines strukturierten Bilddatensatzes einzelner Wisente
- Training eines KI-Modells zur Identifikation
- Entwicklung einer mobilen Anwendung für den Einsatz im Feld
- Erprobung und Evaluation an der Herde der „Wisent-Wildnis Wittgenstein“
Die Anwendung soll es ermöglichen, Tiere direkt vor Ort zu fotografieren und in Echtzeit zu identifizieren.
Nutzen und Perspektiven
Die entwickelte Technologie eröffnet neue Möglichkeiten für das Management freilebender Tierpopulationen:
- Beobachtung einzelner Tiere ohne Eingriffe
- Frühzeitige Erkennung von Auffälligkeiten innerhalb der Herde
- Verbesserte Datengrundlage für Forschung und Artenschutz
Darüber hinaus wird untersucht, welche Anforderungen an Datenqualität und -menge notwendig sind, um solche Systeme zuverlässig in der Praxis einzusetzen.
Mit Mitteln der Europäischen Union finanziert
Dieses Projekt wird im Rahmen der Förderlinie NEXT.IN.NRW gefördert und durch die Europäische Union sowie das Land Nordrhein-Westfalen kofinanziert.
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