A hőkamerás drónokkal és mesterséges intelligencián alapuló képfelismeréssel végzett vizsgálat célja a vaddisznó- és nagyvadállomány nagyságának pontosabb becslése, amely az afrikai sertéspestis (ASP) elleni védekezést is hatékonyabban támogatja.

A vizsgálat alapját az úgynevezett UAV TIR technológia adta, amely pilóta nélküli légijárművekre szerelt hőkamerák segítségével éjszakai körülmények között is képes nagy területek gyors átvizsgálására. A rendszer egyik alapja, hogy a melegvérű állatok testhője jól elkülönül a lehűlt környezettől, így a vadállomány mozgása és elhelyezkedése pontosan követhető.

A felvételek kiértékelését mélytanulásos mesterséges intelligencia végezte. A YOLO objektumfelismerő modell automatikusan azonosította és osztályozta a képeken látható állatokat, többek között vaddisznót és gímszarvast. A rendszer a tesztek során a vaddisznó és gímszarvas kategóriákban átlagosan 93,5%-os felismerési pontosságot ért el.

A 2026 márciusában végrehajtott terepi felmérések összesen 18.842 hektárnyi területet érintettek öt vadgazdálkodási egységben. A vizsgálatok során 75 kifejlett vaddisznót és 74 malacot azonosítottak. A szakemberek szerint a malacok tényleges száma ennél magasabb lehetett, mivel a kisebb testméret és a növényzeti takarás miatt ezek felismerése nehezebb feladatot jelentett az algoritmus számára. A gímszarvasok esetében a felismerési pontosság megközelítette a 98%-ot.

A projekt tapasztalatai alapján a hőkamerás dróntechnológia és a mesterséges intelligencia kombinációja jelentős előrelépést jelenthet a vadállomány-becslésben. A módszer lehetőséget biztosít arra, hogy a vadgazdálkodók és hatóságok objektívebb, gyorsabb és pontosabb adatokat kapjanak az állomány nagyságáról és mozgásáról.