人工智能結(jié)合成像技術(shù)用于瀕危動物保護

英國一家非營利組織利用人工智能/深度學(xué)習(xí)結(jié)合成像技術(shù)，實時探測瀕危動物面臨的威脅以進行保護。圖1：ConservationAI的系統(tǒng)，可以捕捉圖像并識別自然棲息地的動物，比如南非林波波的斑馬。ConservationAI是位于英國利物浦的一家非營利組織，該組織成立于2020年，旨在通過提供一種新方法來保護世界各地的瀕危物種；通過這種方法，自然資源保護主義者可以快速分析大量數(shù)據(jù)，跟蹤動物，并實時做出反應(yīng)，以減輕動物面臨的潛在威脅。最近，該組織在拯救瀕危物種和保護地球生物多樣性的斗爭中，使用了人工智能/深度學(xué)習(xí)技術(shù)。ConservationAI的平臺，可以在幾秒鐘內(nèi)分析錄像，識別感興趣的物種，并通過電子郵件提醒有關(guān)單位注意提供相應(yīng)的保護措施。該平臺還可以利用龐大的圖像庫和數(shù)據(jù)庫，快速識別、建模和分析環(huán)境趨勢，這項工作在以往可能需要數(shù)年時間。低效的手動流程ConservationAI的創(chuàng)始人CarlChalmers指出，通常情況下，動物研究是通過相機捕捉圖像進行豐度計數(shù)，這基本上需要設(shè)置多臺相機并生成數(shù)千張圖像。一旦圖像被捕獲和收集，一人或多人就會手動查看所有捕獲的圖像，去除空白圖像并進行物種分類。一旦他們確定并統(tǒng)計了要監(jiān)測的動物，就會分析數(shù)據(jù)，并試圖盡快將分析結(jié)果傳遞給能夠積極果斷地采取行動的人和組織。然而，Chalmers表示，這不僅是一項勞動密集型工作，而且可能需要相當長的時間（甚至是幾年的時間）來分析數(shù)據(jù)并產(chǎn)生有用的結(jié)果。更糟糕的是，由于這一過程耗時過久，當有關(guān)單位收到信息時，再采取有意義的行動已經(jīng)為時已晚。例如，如果相機捕捉到了可能表明有偷獵行為的圖像，但是將這些信息傳播到有關(guān)部門的時間被推遲了，哪怕只推遲了幾天，那么當有關(guān)部門做出回應(yīng)時，偷獵者的行為很可能已經(jīng)得逞。另一個挑戰(zhàn)是，許多這些瀕危動物都生活在非常偏遠、難以到達的地方，那里沒有現(xiàn)代通信基礎(chǔ)設(shè)施。ConservationAI與世界各地的200多個合作伙伴合作，他們以圖像和視頻的形式提供實時和/或歷史數(shù)據(jù)。ConservationAI設(shè)計和管理一個人工智能（AI）輔助系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要用于識別屬于瀕危物種的動物，并盡可能接近實時地給出有用的建議。它是如何工作的？Chalmers說，他和他的團隊想出了訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來瀏覽數(shù)千張圖像的想法，然后將它們放入一個可分類和可過濾的數(shù)據(jù)庫中。他們通過使用快速繪制CNN架構(gòu)訓(xùn)練許多深度學(xué)習(xí)模型來做到這一點；該架構(gòu)指的是用于人工智能和機器視覺中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺，旨在基于簡單、模糊或粗糙的線條來辨認和識別對象，因為盡管存在遮擋和圖像質(zhì)量差等問題，它仍能準確工作。圖2：這是一只穿山甲，是地球上最難以發(fā)現(xiàn)且最瀕危的動物之一。ConservationAI的系統(tǒng)能夠從不太理想的圖像中檢測和推斷出穿山甲的信息。例如，他們最初訓(xùn)練的模型，是從英國野生動物園拍攝的照片上識別獅子。但是在英國拍攝的照片是一只處于短綠色草地背景下的獅子，而這與在非洲自然棲息地拍攝的同一物種的照片遠不相同——在非洲，獅子棲息在茂密的灌木叢或高大的草地中，并且有時還會被復(fù)雜的照明情況和惡劣的天氣條件進一步遮蔽。Chalmers說：“因此，我們對模型進行多次迭代訓(xùn)練，以使其達到非常好的精度。用相機捕獲的圖像來做到這一點，的確非常困難?！庇捎诿總€合作伙伴都有不同的需求和不同的設(shè)備，因此這也為該系統(tǒng)的設(shè)計帶來了巨大挑戰(zhàn)——它必須能與支持SMTP的任何相機一起工作。ConservationAI使用NVIDIARTX8000、T4和A100TensorCoreGPU訓(xùn)練和推理其深度學(xué)習(xí)模型，上述這些芯片平臺都是專門為AI和深度學(xué)習(xí)研究應(yīng)用而設(shè)計的。此外，他們使用NVIDIADeepStream軟件開發(fā)套件進行視覺AI應(yīng)用開發(fā)。Chalmers說，ConservationAI的系統(tǒng)在工作中處理的是靜態(tài)圖像，盡管它也可以從視頻中提取圖像。但是視頻的實時傳輸往往會占用帶寬，并減慢進程?！昂芏嗳舜_實會傳輸視頻，并提取視頻中的所有幀；如果幀率為30fps，那么系統(tǒng)會從中提取30幅jpeg圖像，然后對它們進行分類?！盋halmers說，“顯然，如果每幀圖像都采集，那么與跳幀相比，處理時間就要長得多。雖然拍攝幀率為30fps，但我們并不需要對所有30幀圖像進行分析。因此，現(xiàn)場用戶可以根據(jù)實際情況指定他們每秒想要分析的幀數(shù)?！彼械拇鎯蚍治龆疾皇腔谠频模驗樗璧目臻g數(shù)量太大，成本過高。合作伙伴可以通過電子郵件發(fā)送他們的數(shù)據(jù)，也可以登錄ConservationAI的數(shù)據(jù)庫，上傳他們的信息。這個過程通常非?？臁獔D像從相機發(fā)送到ConservationAI、然后進行分析再將信息發(fā)回，總共需要的時間平均約為30s。應(yīng)用結(jié)果Chalmers表示，ConservationAI開發(fā)的這個系統(tǒng)是成功的。在過去的18個月里，ConservationAI與全球200多個合作伙伴合作，共部署了70多臺相機，分析了200多萬張圖像。英國切斯特動物園（ChesterZoo）一直在使用該系統(tǒng)研究穿山甲，穿山甲是地球上最難以被發(fā)現(xiàn)、且最稀有的動物之一；但不幸的是，穿山甲的肉和鱗片經(jīng)常成為偷獵者的目標。南非林波波（Limpopo）的一個野生動物保護區(qū)，也一直在使用該系統(tǒng)來幫助保護黑犀牛和白犀牛等動物免受偷獵者的傷害。“目前，我們正在研究音頻模