Salamander Identification Application

Abstract

Salamanderartene storsalamander og småsalamander har hatt en dramatisk nedgang i populasjon i løpet av det siste århundret. I 2019 utlyste Norsk Institutt for Naturforskning (NINA) en oppgave som omhandlet å utvikle et system som kunne identifisere salamandere basert på det unike magemønsteret deres. Selv om det forrige prosjektet resulterte i en algoritme som klarte å identifisere salamandere, ble det ikke laget et grafisk brukergrensesnitt. Dette resulterte i at NINA ikke tok i bruk systemet. Derfor ønsket NINA denne gangen å få utviklet en applikasjon som benytter seg av algoritmen, slik at de kan bruke den i feltarbeid. Denne rapporten beskriver en fullstack applikasjonsutviklingsprosess, inkludert bildegjenkjenning og kunstig intelligens. Det endelige produktet består av en mobilapplikasjon, en REST API og en forbedret versjon av identifikasjonsalgoritmen.

During the last century, the salamander species northern crested newt and smooth newt, have dramatically declined in population. In 2019, the Norwegian Institute for Nature Research (NINA) issued a task to identify salamanders based on its unique abdominal pattern. Even though the previous project resulted in an algorithm that accomplished this, no graphical user interface was implemented for the researchers at NINA to interact with. This time, NINA requested an application that could incorporate this algorithm, so it could be used during field work. This thesis describes the process of a full stack application development, including image recognition and artificial intelligence. The finished system consists of a mobile application, a REST API and an improved version of the salamander identification algorithm.