Um diese Fragestellung genauer zu untersuchen, müssen Daten zur Nahrungsaufnahme von Vögeln an ihren Futterstätten erhoben werden.

Hierbei wird verschiedene Nahrung (fetthaltig, weniger fetthaltig) in einer Futterstelle zur Verfügung gestellt und die Futterentnahme aus den unterschiedlichen Trögen automatisch mit einer Elektronik erkannt.

Zudem soll zwischen verschiedenen Vogelarten unterschieden werden. Dazu werden Fotos mit einer Webcam, welche mit einem Bewegungssensor ausgestattet ist, automatisch aufgezeichnet und auf einem Raspberry Pi abgespeichert.

Um die Artenerkennung nicht händisch vornehmen zu müssen, soll diese durch Bildverarbeitung und -klassifikation mit einem neuronalen Netz automatisiert werden. Hierzu dient eine übliche Convolutional-NN-Architektur, wobei der Trainingsdatensatz aus manuell klassifizierten Bildern gewonnen wurde.

Im Online-ESFZ haben wir uns im Winter vor allem mit der Bildverarbeitung beschäftigt, um die Studie zur ursprünglichen Fragestellung vorzubereiten.

Marvin Hanke