Beeldherkenning
Naturalis Biodiversity Center heeft een AI algoritme ontwikkeld dat wordt gebruikt om de foto’s van de DIOPSIS insectencamera te analyseren en op elke foto de insecten te tellen, te herkennen en hun gewicht te bepalen. Hier wordt beschreven hoe dat werkt.
Tellen
In de eerste stap van het proces analyseert het algoritme waar op de foto de insecten staan. Hierbij wordt onderscheid gemaakt tussen insecten en andere voorwerpen in het beeld, zoals modder, gras en schaduw. Wanneer de insecten gelokaliseerd zijn, kan hun aantal eenvoudig geteld worden.
De DIOPSIS insecten camera v2 maakt foto’s wanneer beweging op het gele scherm wordt gedetecteerd. De beeldherkenningsoftware volgt de insecten die in beeld zijn. Insecten die langer op het scherm blijven zitten, worden waarschijnlijk dus meerdere keren gefotografeerd, maar in de resultaten wordt aangegeven voor welke detecties het om hetzelfde individu gaat. Zo worden dubbele tellingen voorkomen.
Herkennen
Het algoritme is getraind op basis van een dataset van zo’n 4000 foto’s, waarop door experts ruim 4800 insecten zijn geïdentificeerd. Net als de bekende gezichtsherkenning bij mensen, zoekt het algoritme naar bepaalde specifieke kenmerken, die het zelf uit een geannoteerde dataset extraheert. Het algoritme is momenteel in staat om insecten te classificeren op het niveau van 7 soorten, 4 genera, 41 families en 11 ordes. De meeste identificaties worden uitgevoerd op familieniveau.
De algoritme maakt ook een inschatting van de betrouwbaarheid van de determinaties. Onzekere identificaties kunnen desgewenst uitgesloten worden bij een ecologische analyse van de resultaten.
Gewicht bepalen
Door de lengte van een insect te meten en deze te relateren aan een bestaande dataset van gewichten van vergelijkbare soorten, wordt via een gebroken machtsfunctie geschat wat de biomassa van het insect is. Deze methode is het nauwkeurigst wanneer de exacte soort bekend is.
Resultaten data-analyse
Naturalis Biodiversity Center bouwt in samenwerking met de Universiteit van Twente, de Universiteit van Amsterdam en het Westerdijk Fungal Biodiversity Institute aan ARISE, een wetenschappelijke onderzoeksinfrastructuur om alle meercellige soorten in Nederland te identificeren en monitoren. Binnen ARISE is de datapijplijn gebouwd om foto’s van de DIOPSIS camera’s naar de Snellius supercomputer sturen waarop het algoritme draait.
Wetenschappelijke onderzoekers kunnen via het Digital Species Identification (DSI) portaal van ARISE hun foto’s bekijken, analyses runnen en de resultaten downloaden. Niet-wetenschappelijke gebruikers hebben geen toegang tot de DSI Portal, maar kunnen tegen een vergoeding analyses laten maken. Neem voor de mogelijkheden en prijzen contact op via diopsis@naturalis.nl.
Ontwikkeling algoritme
Naturalis werkt aan het vernieuwen van het DIOPSIS algoritme. Naast een verbeterde insectendetectie, zal dit algoritme ook meer taxa kunnen herkennen. De focus ligt bij deze update op grote motten. De release van dit nieuwe algoritme wordt verwacht in het derde of vierde kwartaal van 2025.
