Cosa significa "WildFusion"?
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WildFusion è un metodo pensato per identificare animali singoli di diverse specie. Mescola diverse tecniche per analizzare le caratteristiche degli animali. Usando sia punteggi di deep learning che metodi di corrispondenza locale, WildFusion riesce a distinguere tra animali individuali in modo efficace. Nei test, ha mostrato una precisione media del 76,2% usando solo punteggi di somiglianza locale. Quando sono stati fatti aggiustamenti per set di dati specifici, la precisione è migliorata ulteriormente. Quando sono state usate informazioni sia locali che globali, la precisione è salita all'84,0%. Questo metodo è ora disponibile per l'uso in ecologia e sforzi di conservazione.
WildFusion: ricostruzione di scene in 3D
WildFusion è anche un metodo per creare mappe 3D degli ambienti naturali. Usa informazioni da diverse fonti come LiDAR, telecamere e sensori. Questa combinazione aiuta a creare rappresentazioni dettagliate e continue dell'ambiente, catturando elementi come forma, colore e quanto sia facile muoversi nella zona. Test con robot in ambienti forestali difficili hanno dimostrato che WildFusion può aiutare a scegliere percorsi migliori prevedendo quanto sia facile o difficile navigare attraverso diversi terreni. Questo metodo mostra promettente per migliorare il movimento dei robot e la mappatura 3D in aree all'aperto complesse.