연구팀은 카메라 트랩 영상에서 컴퓨터 비전 기술을 활용해 브라운 하울러 원숭이를 자동 감지하는 방법을 연구했어요. YOLOv10 프레임워크를 기반으로 보조 데이터를 활용해 모델을 개선했어요. 자동 감지 기술 개선은 인간의 간섭을 최소화하는 동물 서식지 모니터링에 기여할 수 있어요.
카메라 트랩 영상에서 발생하는 오탐 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 알고리즘을 활용해 특정 종을 자동으로 감지하는 방법을 모색했어요. 브라운 하울러 원숭이(Alouatta guariba)를 대상으로 연구를 진행했어요.
보조 데이터를 활용하여 YOLOv10 프레임워크를 튜닝하여 모델을 개선했으며, 이는 동물 서식지 보호 노력을 지원하는 데 도움이 됩니다.