OU Portal
  • Log In
  • Welcome
  • Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
{}

Pomocí tohoto dialogu můžete vyhledat domácí autory, čili autory, kteří jsou vedeni v personálních systémech Ostravské univerzity.

Do našeptávače níže napište hledaný text a tento text bude vyhledán ve jméně nebo příjmení autora. Autoři, kteří budou hledanému textu odpovídat, Vám budou nabídnuti v seznamu. Pomocí myši nebo šipek na klávesnici vyberte požadovaného autora.

Našeptávač : 
Přidat autora k záznamu Zavřít

Pomocí tohoto dialogu můžete k záznamu přidat cizího autora, čili autora, který nemá žádný pracovní ani studijní vztah k Ostravské univerzitě. Takto přidaný autor bude do RIV vykázán jako nedomácí.

Pro přidání autora vepište jeho jméno a příjmení do určených položek.

Jméno :
Příjmení :
Přidat k záznamu Zavřít
Zavřít
Publikační činnost


preloading...   Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu * : prezentace (kongresy, sympózia, konference, workshopy)
Domácí pracoviště * : Katedra biologie a ekologie (31700)
Název * : How to improve the accuracy of automatic identification of dragonflies and damselflies?
Citace : Ožana, S., Dvořáček, P., Burda, M., Malina, M., Kornová, V. a Bílková, E. How to improve the accuracy of automatic identification of dragonflies and damselflies?. In: 6th European Congress on Odonatology. Kamnik: Slovene Dragonfly Society. 2022.
Podnázev :
Rok : 2022
Obor : Zoologie
Místo konání : Kamnik
Stát konání akce : Slovinská republika
Název akce : 6th European Congress on Odonatology
Datum od :
Datum do :
Druh prezentace : Přednáška
Instituce : Slovene Dragonfly Society
Klíčová slova anglicky :
species identification, neural network, citizen science, Odonata
Popis v původním jazyce :
Dragonflies and damselflies are suitable animals for bioindication, also aided by their easy recognition based on a detailed description or photograph. Thus, it is beneficial to involve the public through citizen science to obtain data on their occurrence. However, to identify the species or even the sex of individuals correctly, amateurs need help and automatic identification proves to be a promising mechanism. The Dragonfly Hunter CZ application helps with species identification using an algorithm based on environmental and expert data. However, this algorithm needs to be improved with additional knowledge of specialist odonatologists. Therefore, we attempted to enhance the algorithm with typical characteristics of individual species or groups of species that would improve the identification of the species and their sex. Using a testing dataset containing 50,000+ records, subjects were classified into 148 classes (74 Odonata species in Czechia), based on features such as colour etc. The basic model orders all classes for each subject by relevance, with the correct class being on average at 12.27th place. To further improve the accuracy, a model for dynamic questions was developed that selects 5 additional questions (from 17 available) by their influence on results after a basic classification is made, which yields an average correct class place to be 7.62. Even more promising improvement in the identification can be achieved by image recognition. Based on 22,000+ photographs of individual Czech species, we were able to increase the accuracy of species recognition to the sex level substantially, using a neural network with the SEResnet-50 architecture. The probability of correct identification in the first position of the resulting “species identification list” was 84%, within the first three positions we reached 95% and within the first five positions we even reached an accuracy of 99.89%. ...
Popis v anglickém jazyce :
Typ zdroje financování výsledku : Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01:

© 2019 Centre for Information Technology

  • Technická podpora :
  • Mgr. Olga Blahutová (phone: +420 597 091 129, phone flap for UO: 1129)
  • Ing. Lucie Svitaneková (phone: +420 597 091 108, phone flap for UO: 1108)
Complementary Content
  • ${title}${badge}
${loading}