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機(jī)器學(xué)習(xí)模型:用于使用邊緣脈沖軟件預(yù)測大象的行為

2023-06-29 | zip | 0.04 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

描述

1800 年,僅在非洲就可能有 2600 萬頭大象,盡管很難精確。

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大象被毀的原因

  • 去年大約有 20,000 頭非洲象因長牙而死亡,比出生的還多
  • 由于人口繁盛,大象因占用土地而被殺。一群大象可以摧毀許多小農(nóng)的一年生作物。人的生命也處于危險(xiǎn)之中。在印度,恐慌或憤怒的大象每年會殺死 400 多人(pdf)。
  • 亞洲象的象牙、肉和身體部位也被偷獵,而小象則被從野外捕獲并出售給旅游業(yè)。在世界范圍內(nèi),亞洲象被訓(xùn)練、交易并用于旅游公園和馬戲團(tuán)的娛樂活動,也用于非法采伐活動。

關(guān)鍵解決方案:

我開發(fā)了一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型,用于使用邊緣脈沖軟件預(yù)測大象的行為。這些模型將預(yù)測大象附近的偷獵者活動、大象進(jìn)入村莊時(shí)的人類沖突、大象防止人類接觸大象的必須行為以及玩耍、睡覺、性和母子等正常活動跟蹤。在我訓(xùn)練有素的模型中,我涵蓋了以下這些條件。

硬件部分將是大象的項(xiàng)圈,將由智能公園部署。在這個項(xiàng)目中,我只專注于機(jī)器學(xué)習(xí)模型。我添加了測試數(shù)據(jù),可用于評估我的模型。

pYYBAGN6XlKAVByjAAB6BwaUj9o175.png
Hackster 的 ElephantEdge 競賽
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數(shù)據(jù)采集

我基于兩個不同的數(shù)據(jù)輸入在邊緣脈沖中創(chuàng)建了兩個不同的 TinyML 模型。我使用音頻輸入、三軸加速度計(jì)來訓(xùn)練模型并進(jìn)行部署。

poYBAGN6XliAGrNdAAAxDK4B6QQ272.png
?

項(xiàng)圈有以下配置:

pYYBAGN6Xl2AanUNAADthc_Fqh8002.png
來自大象邊緣比賽
?

所以我決定用這兩個數(shù)據(jù)輸入(音頻,3 軸)來訓(xùn)練我的模型。所以它可以部署在衣領(lǐng)中以備將來使用。

模型架構(gòu)

根據(jù)數(shù)據(jù)輸入,我將機(jī)器學(xué)習(xí)模型分為三類。

  • 模型 1 -> 數(shù)據(jù)集將是音頻輸入
  • 模型 2 -> 數(shù)據(jù)集將是三倍加速度計(jì)軸
模型1
poYBAGN6XmCAJwb6AAA4uKhrriU659.png
模型 1 用例
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模型 1 將涵蓋模型中提到的所有用例。大象在各種各樣的情況下發(fā)聲。他們呼吁宣傳生理或荷爾蒙狀態(tài),警告他人和威脅,表現(xiàn)出強(qiáng)烈的情緒,宣布需求或愿望,提出、談判或討論行動計(jì)劃,協(xié)調(diào)群體運(yùn)動,確保群體防御,關(guān)心對小牛來說,尋求關(guān)心或支持,加強(qiáng)家人和朋友之間的聯(lián)系,調(diào)和分歧,并保持統(tǒng)治地位。

模型 1 能夠在大多數(shù)情況下以最小的誤差和更高的準(zhǔn)確度預(yù)測大象的行為。在我的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中,模型 1 和模型 2 將主要用于預(yù)測大象的行為。
模型2
pYYBAGN6XmKAfusqAAA6tqEu_y4114.png
模型 2 用例
?

模型 2 還將涵蓋模型 1 中提到的相同用例。大象的行為會根據(jù)防御、警告部隊(duì)、攻擊、玩耍等情況而有所不同。因此,根據(jù)加速度計(jì)數(shù)據(jù),我們可以預(yù)測行為。

模型 1 - 數(shù)據(jù)集將是音頻

在 Edge Impulse 中創(chuàng)建項(xiàng)目

步驟1:

要在邊緣脈沖中創(chuàng)建新帳戶,您需要提供新帳戶的電子郵件 ID 和密碼。它非常直接和簡單,因?yàn)樗粫儐柍錾掌?、姓名、地址等?/font>

創(chuàng)建邊緣脈沖后,將定向到創(chuàng)建項(xiàng)目頁面。

pYYBAGN6XmWAb5bhAABYIGyZ6Bg895.png
創(chuàng)建新項(xiàng)目
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對于模型 1,我為項(xiàng)目輸入了一個唯一名稱。

poYBAGN6XmiABIJ-AAA_5tDtpSE373.png
型號1
?

第2步:

創(chuàng)建帳戶后,您可以在頁面頂部看到您的項(xiàng)目名稱,在左側(cè)您會注意到要遵循的步驟。截至目前,它沒有突出顯示,說明步驟尚未完成。

pYYBAGN6XmuASqLqAAEelvyS_bg694.png
項(xiàng)目視圖
?

連接設(shè)備并獲取數(shù)據(jù)

轉(zhuǎn)到設(shè)備選項(xiàng),然后單擊連接新設(shè)備

poYBAGN6Xm6AOYUKAABLTuiJyE0721.png
連接新設(shè)備
?

您有四個選項(xiàng)來獲取數(shù)據(jù)。

  • 開發(fā)板
  • 使用您的手機(jī)
  • 移植指南
  • 導(dǎo)入預(yù)構(gòu)建數(shù)據(jù)集
pYYBAGN6XnmAc2onAABK3rt1QaY272.png
?

在這里,我更喜歡手機(jī)來收集數(shù)據(jù)。

pYYBAGN6XnyAVf-EAAB0d5afNKQ946.png
二維碼連接手機(jī)
?

它將顯示一個唯一的二維碼來連接您的手機(jī),掃描此二維碼以獲取鏈接并在您的手機(jī)中打開像谷歌瀏覽器一樣的網(wǎng)絡(luò)瀏覽器,自動連接以獲取數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在手機(jī)已連接到您的項(xiàng)目。

poYBAGN6Xn-AIwLXAAA7KOwxVrM015.png
?

第 3 步:數(shù)據(jù)采集

確保設(shè)備連接為電話并為音頻數(shù)據(jù)選擇麥克風(fēng)。您可以將樣本長度從 1 秒到 60 秒不等,并給出唯一的名稱標(biāo)簽。

pYYBAGN6XoKABFofAACej_N5d7c804.png
數(shù)據(jù)采集
?

第 4 步:標(biāo)簽 - 模型 1

標(biāo)簽在機(jī)器學(xué)習(xí)中對數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分類起著重要作用,它有助于根據(jù)可用標(biāo)簽的數(shù)量訓(xùn)練模型。

在我們的模型 1 -> 數(shù)據(jù)集將是音頻輸入項(xiàng)目,標(biāo)簽將分類如下圖。這是基于野生動物地區(qū)的用例和環(huán)境噪聲。

poYBAGN6XoSADHhKAABhSK34leY978.png
模型 1 的標(biāo)簽概述
?

在每個數(shù)據(jù)集標(biāo)簽中,都會添加背景噪音。因此,我們需要捕獲音頻數(shù)據(jù)以及背景噪聲以獲得更好的準(zhǔn)確性。由于在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中,噪聲肯定是可用的,因此在訓(xùn)練自身時(shí),我們需要將這些數(shù)據(jù)與所有現(xiàn)有標(biāo)簽一起添加。

4.1偷獵者攻擊

偷獵者通常使用卡拉什尼科夫沖鋒槍或毒箭,”世界自然基金會西非協(xié)調(diào)員 Pauwel De Wachter 在新聞周刊發(fā)表的一份聲明中說。“這些武器會傷害動物,但不要立即殺死它們。大象一落地,偷獵者就會割斷他的肌腱以固定它,讓它們痛苦地死去。為了讓大象更快地排出血液,他們割斷了它的鼻子。”

所以從以上信息可以看出,偷獵者使用卡拉什尼科夫沖鋒槍和毒箭作為獵殺大象的武器。

pYYBAGN6XoeAQGEgAAA5K_wkx1o463.png
偷獵者攻擊武器
?

。

為卡拉什尼科夫沖鋒槍收集一分鐘樣本

poYBAGN6XomAE2MnAACPCQdCo2g222.png
?

雨林聲音可以上傳為 wav 格式,如下所示。

poYBAGN6XoyAPdAWAABkW5iyHVw131.png
?

將卡拉什尼科夫沖鋒槍與森林背景噪音混合

pYYBAGN6Xo-ANZ8TAABoXB5xhKc146.png
上傳帶有噪音的偷獵者攻擊
?

模型 2:數(shù)據(jù)集將是三軸加速度計(jì)

步驟 1 和步驟 2 將與模型 1 方法相同。所以step1&2請參考Model1中提到的步驟。

第 3 步:數(shù)據(jù)采集

請確保設(shè)備連接為電話并選擇加速度計(jì)以獲取 3 軸數(shù)據(jù)。給出唯一的名稱標(biāo)簽。

第 4 步:標(biāo)記 - 模型 2

標(biāo)簽在機(jī)器學(xué)習(xí)中對數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分類起著重要作用,它有助于根據(jù)可用標(biāo)簽的數(shù)量訓(xùn)練模型。

在我們的模型 2 -> 數(shù)據(jù)集將是三軸加速度計(jì)項(xiàng)目,標(biāo)簽將分類如下圖。這是基于野生動物地區(qū)的用例和環(huán)境噪聲。

模型 2 的標(biāo)簽

  • 慢走
  • 跑步
  • 好斗的
  • 坐姿
  • 閑置的
poYBAGN6XpGAN--dAAA3jGe_3sI596.png
模型 2 數(shù)據(jù)標(biāo)注
?

4.1 捕獲三軸加速度計(jì)數(shù)據(jù)

捕捉大象的動作是該項(xiàng)目中最艱巨的任務(wù)。開源中提供了非常罕見的 3 軸數(shù)據(jù)。因此,模擬各種大象動作的肚軸數(shù)據(jù)是非常不可能的。

然后我決定用四足動物模擬類似的數(shù)據(jù)。對于我的項(xiàng)目,我選擇了我的哈巴狗。我為我的狗制作了定制的腰帶來固定手機(jī)。
pYYBAGN6XpmAOetUAAGDMPUV5pY015.png
移動支架狗帶
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poYBAGN6Xp2AdcxOAAC2m-iBmAg536.png
捕獲狗運(yùn)動的加速度計(jì)數(shù)據(jù)
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已經(jīng)把手機(jī)放在狗身上,做了如下的標(biāo)簽動作,捕捉到了超過 4 分鐘的數(shù)據(jù)。

?

4.2 創(chuàng)建脈沖部分

在創(chuàng)建脈沖部分,窗口大小為 3000 毫秒,增加窗口大小為 500 毫秒。對于學(xué)習(xí)塊,選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (keras) 和 k-means 異常檢測。

poYBAGN6XqOAZO9jAAC9yLu5We0167.png
創(chuàng)造沖動 - 模型 2
?

NN分類器中的最小置信度選擇為65%。

poYBAGN6XqWAcJ_AAAAz2Zu9YV8706.png
?

5. 測試模型

實(shí)時(shí)分類中,連接手機(jī)并測試數(shù)據(jù)。

pYYBAGN6XqeAUCwMAACSlOXOegM415.png
?

這里是一些測試數(shù)據(jù)的快照。

poYBAGN6Xq2AU6OjAABM4X4aSSs340.png
坐姿直播分類
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pYYBAGN6Xq-AX-MIAABMeqBjgaE690.png
跑步直播分類
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準(zhǔn)確性

準(zhǔn)確度定義了訓(xùn)練模型的質(zhì)量。在這里,我在輸入數(shù)據(jù)為音頻的模型 1 中實(shí)現(xiàn)了 87.2%。在模型 2(加速度計(jì)數(shù)據(jù))中,我達(dá)到了 77%。

模型 1 精度
poYBAGN6XrKAZDZ2AABql-d_E-w832.png
模型 1 精度 - 音頻輸入
?

?

模型 2 精度
poYBAGN6XrWAL5FtAAB4iWRTxHw957.png
?

在模型 2 中,準(zhǔn)確性損失是由于通過真狗捕獲數(shù)據(jù)造成的。將來我計(jì)劃收集更多數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型。

部署

部署是項(xiàng)目的最終過程。訓(xùn)練后的模型可以根據(jù)需要以不同的格式部署。部署選項(xiàng)列表如下:

poYBAGN6XsyAQt03AADFDdRGAzM869.png
部署模型 2
?

Model1 的過程將相同。我已將該模型部署為 C++ 庫。

這兩個模型以 C++、Arduino 格式部署,并添加了 GitHub 存儲庫鏈接。

基于兩種模型的活動分類

根據(jù)這兩個模型的結(jié)果,活動可以分為三類。

pYYBAGN6Xs6AREvIAABBy5uNWns328.png
基于兩個邊緣脈沖模型的活動分類
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紅色警報(bào)

紅色警報(bào)表示需要從護(hù)林員一側(cè)立即進(jìn)行檢查。只要有偷獵活動,就可以通過大象的運(yùn)動來識別。大象大多處于防御模式或攻擊性。在大象的動作【奔跑、進(jìn)取】中可以清楚地表現(xiàn)出來。

除此之外,如果通過模型1(音頻輸入)識別偷獵者攻擊。因此,如果檢測到?卡拉什尼科夫沖鋒槍的聲音或灌木箭頭攻擊的聲音,那么大象就有被偷獵的風(fēng)險(xiǎn)。需要為行動部署護(hù)林員。

poYBAGN6XtGAIxaVAABcCHZHMqg196.png
紅色警戒分類
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警告:

最近幾天,偷獵者使用毒箭攻擊大象,當(dāng)他們用毒箭攻擊大象時(shí),大象不會立即死亡。取而代之的是,偷獵者將跟隨受傷的大象。幾個小時(shí)后,大象就會被擱淺。

上述情況可以作為警告通知給儀表板。監(jiān)測灌木箭頭的撞擊聲或大象的動作長時(shí)間閑置,則可以作為對護(hù)林員的警告。

pYYBAGN6XtaAG-jTAABNcczs_Bk251.png
警告分類
?

正?;顒樱?/font>

每當(dāng)模型 1 中沒有檢測到偷獵者活動(音頻輸入)并且大象活動正常,如空閑、行走、坐姿和很少的跑步動作(嬉戲的情緒)。它可以標(biāo)記為正?;顒印?/font>

poYBAGN6XtiAcBxoAABKaqjCUdg418.png
正?;顒?/font>
?
通過這兩個邊緣脈沖模型,可以監(jiān)測大象的活動并幫助保護(hù)瀕危物種免受風(fēng)險(xiǎn)。
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