Автоматизированная система идентификации амурского тигра (СИАТ) по индивидуальному рисунку шкуры, разработанная по заказу и при участии центра «Амурский тигр», проходит тестирование в регионах ареала тигра. Система даёт возможность идентифицировать и вести учёт особей амурского тигра, а также прослеживать их родственные связи и определять индивидуальные участки обитания по снимкам с фотоловушек. 

К созданию автоматизированной системы по идентификации и учёту особей амурского тигра по снимкам с фотоловушек центр «Амурский тигр» приступил в 2019 году. Для реализации идеи была выбрана компания с большим опытом создания программного обеспечения, работающего на базе алгоритмов компьютерного зрения и нейронных сетей, – «Системы компьютерного зрения».

«Разрабатываемой системе было нужно решить целый ряд задач. Первая – найти на фотографии с фотоловушки тигра и убедиться, что на снимке оказался именно он (в кадр могло попасть и другое животное). Вторая – распознать всех «попавшихся» полосатых по отдельности (если в кадре несколько особей). Следующая задача – аккуратно выделить контур каждого тигра на фотографии на фоне травы, деревьев и других естественных укрытий для дальнейшей идентификации. И после завершения всех перечисленных операций тигр должен быть сравнён с имеющейся базой и идентифицирован», – рассказал Михаил Смирнов, технический директор «Систем компьютерного зрения», директор департамента видеотехнологий «ЛАНИТ-ТЕРКОМ».

По его словам, разработка решения по идентификации особей амурского тигра по снимкам с фотоловушек стала одним из самых необычных и интересных проектов для команды «СКЗ».

Он также сообщил, что для комплексного решения поставленных задач было решено применить свёрточную нейронную сеть, способную выделять на снимках «маски» (контуры искомых объектов для присвоения каждому пикселю на фотоснимке определённого класса) даже при условии, что объекты имеют разный размер, а на снимке находится несколько объектов, частично перекрывающих друг друга. После обработки нейросетью на выходе получалась картотека из обитающих на территории тигров, каждого из которых предстояло идентифицировать, сравнивая между собой.

«Тестовая точность системы – 97% у детектора (определяет, что на снимке действительно тигр) и практически стопроцентная точность у распознавателя (определяет конкретную особь). Надеемся, что разработанная система станет большим подспорьем учёным и специалистам, занимающимся исследованиями тигра посредством фотомониторинга, и позволит им обрабатывать огромные массивы данных с минимальными временными затратами», – отметил Смирнов.

В настоящее время система проходит тестовые испытания силами специалистов, осуществляющих фотомониторинг амурского тигра на территории федеральных и региональных ООПТ в Приморском крае, а также в Еврейской автономной области, где реализуется программа реинтродукции амурского тигра на границе исторического ареала.

«Данное программное решение – это не просто система по распознаванию тигров, но и база данных, позволяющая хранить огромный массив информации о тиграх. С учётом того что к системе есть онлайн-доступ, мы рассматриваем её в будущем как единую систему хранения и обработки данных об амурском тигре. После завершения тестовых испытаний мы обеспечим доступ в систему специально уполномоченных органов всех субъектов ареала тигров, а также учреждений Минприроды России. Это позволит создать полную единую базу особей амурского тигра, обитающих в российской части ареала», – считает Сергей Арамилев, генеральный директор центра «Амурский тигр».