Auf dem CV4Ecology-Workshop im Rahmen der ECCV 2026 stellte Christoph gemeinsam mit Hugo Markoff zwei unserer aktuellen Fachartikel vor, in denen neue Ansätze zur KI-gestützten Wildtierüberwachung anhand von RGB- und Wärmebildaufnahmen aus der Luft vorgestellt wurden.
Die erste Arbeit mit dem Titel „When One Modality Is Not Enough: Multimodal Sex and Life-Stage Classification of Red Deer from Aerial RGB/Thermal Video“ untersucht, wie die Kombination von RGB- und Wärmebilddaten die Klassifizierung von Rotwild nach Geschlecht und Lebensstadium verbessern kann. Durch die Zusammenführung komplementärer Informationen beider Sensoren kann der Ansatz Fälle bewältigen, in denen eine der beiden Modalitäten allein nicht ausreicht.
Die zweite Arbeit mit dem Titel „Oh Deer, How Should I Handle This? Seasonal Priors for Selective Wildlife Annotation and Classification“ untersucht, wie saisonale biologische Veränderungen in die Annotation und Klassifizierung von Wildtieren einbezogen werden können. Die Arbeit zeigt, wie ökologisches Wissen und unsicherheitsbewusste Vorhersagen die automatisierte Überwachung zuverlässiger machen können.
Zusammen unterstreichen die beiden Arbeiten den Wert der Kombination aus multimodaler Sensorik, Computer Vision und ökologischem Wissen für eine robustere und aussagekräftigere Wildtierüberwachung.
