Распознанная со спины большая синица
André Ferreira
Французские орнитологи предложили автоматизировать сбор данных для алгоритмов распознавания животных с помощью RFID-меток. Метод они опробовали на птицах: в их кормушки поместили RFID-датчики, которые регистрировали присутствие птицы и посылали сигнал к камере под управлением Raspberry Pi. Алгоритм на основе сверточных нейросетей, обученный на собранных данных, научился распознавать птиц по спине с точностью выше 90 процентов. Подробнее работа системы описана в статье, опубликованной в Methods in Ecology and Evolution.
Современные методы распознавания объектов на изображениях (например, с помощью сверточных нейросетей) хорошо годятся и уже давно применяются для распознавания видов и подсчета особей в дикой природе. Для исследования животных в неволе они тоже используются: помимо классических распознавания и подсчета — также и для того, чтобы следить за отдельными особями (как, например, PrimNet, представленный два года назад). Решение этой задачи, однако, чуть сложнее: в основном потому, что требует такого количества данных, которого, с одной стороны, хватит для эффективного обучения алгоритма, а с другой, будет достаточно для того, чтобы отдельную особь можно было распознать под любым ракурсом.
Андре Феррейра (André Ferreira) из Университета Монпелье предложили автоматизировать процесс сбора изображений отдельных особей для дальнейшего обучения алгоритмов. Сосредоточились ученые на птицах: популяциях обыкновенных общественных ткачей (Philetairus socius) и больших синиц (Parus major), живущих в заповеднике, а также популяции зебровых амадин (Taeniopygia guttata), живущих в неволе.
Для заповедных птиц и птиц, живущих в неволе, сбор данных немного отличался. Первые птицы были с рождения помечены RFID-метками, поэтому ученые разместили на птичьих кормушках приемники, которые, зарегистрировав особь, отправляли сигнал к камере, подключенной к Raspberry Pi — и камера делала снимок. Изображения ткачей ученые собирали две недели, а снимки синиц — неделю. Птиц в неволе, не снабженных метками, фотографировали в индивидуальных клетках-кормушках в течение четырех часов: камера, также подключенная к Raspberry Pi, делала снимки отдельной особи каждые две секунды. Все камеры были поставлены на противоположной стороне от кормушки — так, чтобы в датасет попали только снимки птичьих спин.
Примеры изображений в датасете и (а) выставленная камера
André Ferreira et al. / Methods in Ecology and Evolution, 2020
На полученных изображениях затем автоматически выделяли птиц — для этого использовали сверточную нейросеть, обученную на датасете Microsoft COCO — и для каждой отдельной особи составляли датасет со всеми возможными ракурсами. После этого на размеченных снимках обучали сверточную сеть уже для распознавания отдельных особей (для этого ее использовали вместе с классификатором), а всего для обучения алгоритмов понадобилось от 300 до 500 снимков каждой особи в зависимости от вида (больше всего нужно было для зебровых амадин) и около сотни снимков в тестовой выборке.
Схема работы системы
André Ferreira et al. / Methods in Ecology and Evolution, 2020
Всего алгоритм научился распознавать 35 отдельных особей общественных ткачей и больших синиц, а также десяток зебровых амадин. Средняя точность распознавания составила 92,4 процента. С учетом того, что качество изображений в естественных условиях может быть довольно низким, ученые также добавили на фотографии для проверки шум — и алгоритм справился с точностью в 90,3 процента.
Несмотря на то, что подобный автоматический сбор данных в действительности оказался эффективным, авторы, однако, отметили, что итоговая система пока что далека от совершенства. Во-первых, она ориентируется на распознавание по спине (а точнее, закрытым на спине крыльям), что эффективно с точки зрения идентификации, но не сработает в случае, если птица не повернется к камере задом. Во-вторых, алгоритм не сработает в период линьки, а после него его, вероятно, придется переобучать. Тем не менее, алгоритм, к примеру, может справиться с распознаванием новых птиц (их он классифицирует с точностью ниже 75 процентов — о чем выдает ответ).
Вообще, методов наблюдения за животными в дикой природе довольно много: в ход идут как классические фотоловушки, так и дроны. Подробнее о некоторых методах вы можете прочитать в нашем материале «Большой брат следит за меньшими».
Елизавета Ивтушок
Эта способность независимо возникала у пернатых более 20 раз
Орнитологи объяснили, как некоторые птицы приобрели задние конечности, пригодные для того, чтобы манипулировать предметами, например, хватать добычу или подносить пищу к клюву. Оказалось, что подавляющее большинство видов, обладающих этим признаком, относятся к кладе Telluraves, объединяющей, в частности, дневных хищных птиц, сов, попугаев и воробьинообразных. Судя по всему, миллионы лет назад ранний представитель данной группы перешел к древесному образу жизни, что впоследствии позволило его потомкам как минимум 20 раз обзавестись лапами, которые можно использовать вместо рук. Результаты исследования опубликованы в статье для журнала Communications Biology. Задние конечности позволяют разным видам птиц ходить, бегать, грести и сидеть на растениях или других опорах. А некоторые пернатые научились использовать их, чтобы удерживать предметы, хватать их и манипулировать ими. Например, хищные птицы ловят добычу когтистыми лапами; воробьинообразные пальцами прижимают к поверхности кусочки пищи, чтобы их было удобнее расклевать; а попугаи подносят еду задними конечностями прямо к клюву. Предполагается, что способность птиц использовать лапы для манипулирования различными объектами независимо развилась у нескольких групп благодаря древесному образу жизни. Однако четких подтверждений у этой идеи до сих пор не было. Поискать их решила команда орнитологов под руководством Кристиана Гутьерреса-Ибаньеса (Cristián Gutiérrez-Ibáñez) из Университета Альберты. Сначала исследователи проанализировали научные статьи и монографии и обнаружили в них упоминания о способности удерживать, хватать и подносить к клюву предметы с помощью задних конечностей для 259 видов птиц из 85 семейств. Затем они поискали фотографии и видеозаписи пернатых, ведущих себя подобным образом, в базах данных Macaulay Library и Wikiaves, а также на сайтах Google Images, Flickr, Alamy, YouTube, Twitter и Instagram*. Это позволило дополнить литературные сведения и исключить анекдотические и ошибочные свидетельства. В общей сложности Гутьерресу-Ибаньесу и его коллегам удалось обнаружить 3725 изображений и видеороликов, на которых запечатлены птицы, использующие лапы в качестве манипуляторов. В результате эту способность удалось подтвердить для 1054 видов пернатых из 13 отрядов и 64 семейств. Особое внимание авторы уделили отрядам и семействам, среди представителей которых умение использовать задние конечности вместо рук хорошо известно и широко распространено, например, совам, ястребообразным и соколообразным, попугаям, врановым и синицам. Этот навык подтвердился у 40-95 процентов видов из таких групп. Сравнив полученные результаты с филогенетическим древом птиц, исследователи пришли к выводу, что подавляющее большинство видов пернатых, способных использовать лапы для манипулирования предметами, относятся к кладе Telluraves. Она включает более десяти отрядов, включая ястребообразных, соколообразных, совообразных, попугаеобразных и воробьинообразных. Согласно предложенной авторами реконструкции, появлению у Telluraves задних конечностей, пригодных для удержания предметов, предшествовал переход к древесному образу жизни, который произошел в истории клады всего один раз. Вероятно, миллионы лет назад ранний представитель этой группы, перешедший к жизни на деревьях, обзавелся лапами, которые позволяли ему удерживаться на ветвях и стволах. Такие лапы в процессе эволюции относительно легко преобразовать в манипуляторы. Благодаря преадаптации, связанной с древесным образом жизни общего предка, представители клады Telluraves смогли 20 раз независимо друг от друга развить задние конечности, с помощью которых можно манипулировать предметами. По крайней мере 14 из этих случаев приходятся на отряд воробьинообразных. При этом за пределами группы Telluraves использование лап вместо рук развилось всего четыре раза и встречается менее чем у 15 видов, среди которых восемь видов относятся к роду султанок (Porphyrio). Авторы отмечают, что способность манипулировать объектами с помощью лап неодинаково развита в разных группах, освоивших данный навык. Например, воробьинообразные, за исключением нескольких семейств, могут только прижимать предметы лапами к поверхности. В то же время ястребообразные, соколообразные и совы умеют хватать добычу или другие объекты задними конечностями и подносить ими пищу к клюву. Однако даже им далеко до попугаев, которые помимо этого могут вращать лапами во время манипулирования предметами и иногда даже применяют их во время работы с инструментами. Вероятно, общий предок всех современных попугаев уже умел использовать задние конечностей в качестве манипуляторов; впрочем, его потомки по крайней мере семь раз утрачивали этот признак. Работа Гутьерреса-Ибаньеса и его коллег стала одним из первых исследований, в которых эволюция способности манипулировать предметами с помощью конечностей изучается не на млекопитающих. Авторам удалось подтвердить, что у птиц появление данного навыка в большинстве случаев связано с древесным образом жизни. В какой-то степени возникновение лап, которые можно использовать вместо рук, также объясняется рационом пернатых. Например, в группах, представители или предки которых питаются или питались беспозвоночными и мелкими позвоночными, этот признак встречается чаще. Однако связь здесь не прямая, так что подобный рацион не обязательно приводит к появлению задних конечностей, пригодных для манипулирования объектами. Ранее мы рассказывали, как американские палеонтологи изучили образцы бирманского янтаря, содержащие остатки двух видов энанциорнисовых птиц с уникальным строением ног. У одного вида был длинный третий палец, который, вероятно, служил для добычи насекомых из древесины, у другого — широкий четвертый палец, позволявшийкрепче держаться за подвижные ветки во время выслеживания добычи. Такое строение задних конечностей ранее не встречалось ни среди энанциорнисов, ни среди других групп птиц. *Instagram принадлежат компании Meta, деятельность которой в России запрещена.