人工智能結(jié)合成像技術(shù)用于瀕危動(dòng)物保護(hù)

英國(guó)一家非營(yíng)利組織利用人工智能/深度學(xué)習(xí)結(jié)合成像技術(shù)，實(shí)時(shí)探測(cè)瀕危動(dòng)物面臨的威脅以進(jìn)行保護(hù)。圖1：ConservationAI的系統(tǒng)，可以捕捉圖像并識(shí)別自然棲息地的動(dòng)物，比如南非林波波的斑馬。ConservationAI是位于英國(guó)利物浦的一家非營(yíng)利組織，該組織成立于2020年，旨在通過(guò)提供一種新方法來(lái)保護(hù)世界各地的瀕危物種；通過(guò)這種方法，自然資源保護(hù)主義者可以快速分析大量數(shù)據(jù)，跟蹤動(dòng)物，并實(shí)時(shí)做出反應(yīng)，以減輕動(dòng)物面臨的潛在威脅。最近，該組織在拯救瀕危物種和保護(hù)地球生物多樣性的斗爭(zhēng)中，使用了人工智能/深度學(xué)習(xí)技術(shù)。ConservationAI的平臺(tái)，可以在幾秒鐘內(nèi)分析錄像，識(shí)別感興趣的物種，并通過(guò)電子郵件提醒有關(guān)單位注意提供相應(yīng)的保護(hù)措施。該平臺(tái)還可以利用龐大的圖像庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)，快速識(shí)別、建模和分析環(huán)境趨勢(shì)，這項(xiàng)工作在以往可能需要數(shù)年時(shí)間。低效的手動(dòng)流程ConservationAI的創(chuàng)始人CarlChalmers指出，通常情況下，動(dòng)物研究是通過(guò)相機(jī)捕捉圖像進(jìn)行豐度計(jì)數(shù)，這基本上需要設(shè)置多臺(tái)相機(jī)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(huì)手動(dòng)查看所有捕獲的圖像，去除空白圖像并進(jìn)行物種分類(lèi)。一旦他們確定并統(tǒng)計(jì)了要監(jiān)測(cè)的動(dòng)物，就會(huì)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(dòng)的人和組織。然而，Chalmers表示，這不僅是一項(xiàng)勞動(dòng)密集型工作，而且可能需要相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間（甚至是幾年的時(shí)間）來(lái)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(guò)程耗時(shí)過(guò)久，當(dāng)有關(guān)單位收到信息時(shí)，再采取有意義的行動(dòng)已經(jīng)為時(shí)已晚。例如，如果相機(jī)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(mén)的時(shí)間被推遲了，哪怕只推遲了幾天，那么當(dāng)有關(guān)部門(mén)做出回應(yīng)時(shí)，偷獵者的行為很可能已經(jīng)得逞。另一個(gè)挑戰(zhàn)是，許多這些瀕危動(dòng)物都生活在非常偏遠(yuǎn)、難以到達(dá)的地方，那里沒(méi)有現(xiàn)代通信基礎(chǔ)設(shè)施。ConservationAI與世界各地的200多個(gè)合作伙伴合作，他們以圖像和視頻的形式提供實(shí)時(shí)和/或歷史數(shù)據(jù)。ConservationAI設(shè)計(jì)和管理一個(gè)人工智能（AI）輔助系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要用于識(shí)別屬于瀕危物種的動(dòng)物，并盡可能接近實(shí)時(shí)地給出有用的建議。它是如何工作的？Chalmers說(shuō)，他和他的團(tuán)隊(duì)想出了訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來(lái)瀏覽數(shù)千張圖像的想法，然后將它們放入一個(gè)可分類(lèi)和可過(guò)濾的數(shù)據(jù)庫(kù)中。他們通過(guò)使用快速繪制CNN架構(gòu)訓(xùn)練許多深度學(xué)習(xí)模型來(lái)做到這一點(diǎn)；該架構(gòu)指的是用于人工智能和機(jī)器視覺(jué)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，旨在基于簡(jiǎn)單、模糊或粗糙的線(xiàn)條來(lái)辨認(rèn)和識(shí)別對(duì)象，因?yàn)楸M管存在遮擋和圖像質(zhì)量差等問(wèn)題，它仍能準(zhǔn)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(dòng)物之一。ConservationAI的系統(tǒng)能夠從不太理想的圖像中檢測(cè)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(guó)野生動(dòng)物園拍攝的照片上識(shí)別獅子。但是在英國(guó)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(yuǎn)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(shí)還會(huì)被復(fù)雜的照明情況和惡劣的天氣條件進(jìn)一步遮蔽。Chalmers說(shuō)：“因此，我們對(duì)模型進(jìn)行多次迭代訓(xùn)練，以使其達(dá)到非常好的精度。用相機(jī)捕獲的圖像來(lái)做到這一點(diǎn)，的確非常困難。”由于每個(gè)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(jì)帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)——它必須能與支持SMTP的任何相機(jī)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(tái)都是專(zhuān)門(mén)為AI和深度學(xué)習(xí)研究應(yīng)用而設(shè)計(jì)的。此外，他們使用NVIDIADeepStream軟件開(kāi)發(fā)套件進(jìn)行視覺(jué)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)。Chalmers說(shuō)，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(shí)時(shí)傳輸往往會(huì)占用帶寬，并減慢進(jìn)程?！昂芏嗳舜_實(shí)會(huì)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(huì)從中提取30幅jpeg圖像，然后對(duì)它們進(jìn)行分類(lèi)。”Chalmers說(shuō)，“顯然，如果每幀圖像都采集，那么與跳幀相比，處理時(shí)間就要長(zhǎng)得多。雖然拍攝幀率為30fps，但我們并不需要對(duì)所有30幀圖像進(jìn)行分析。因此，現(xiàn)場(chǎng)用戶(hù)可以根據(jù)實(shí)際情況指定他們每秒想要分析的幀數(shù)。”所有的存儲(chǔ)或分析都不是基于云的，因?yàn)樗璧目臻g數(shù)量太大，成本過(guò)高。合作伙伴可以通過(guò)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(kù)，上傳他們的信息。這個(gè)過(guò)程通常非?？臁獔D像從相機(jī)發(fā)送到ConservationAI、然后進(jìn)行分析再將信息發(fā)回，總共需要的時(shí)間平均約為30s。應(yīng)用結(jié)果Chalmers表示，ConservationAI開(kāi)發(fā)的這個(gè)系統(tǒng)是成功的。在過(guò)去的18個(gè)月里，ConservationAI與全球200多個(gè)合作伙伴合作，共部署了70多臺(tái)相機(jī)，分析了200多萬(wàn)張圖像。英國(guó)切斯特動(dòng)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(dòng)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(biāo)。南非林波波（Limpopo）的一個(gè)野生動(dòng)物保護(hù)區(qū)，也一直在使用該系統(tǒng)來(lái)幫助保護(hù)黑犀牛和白犀牛等動(dòng)物免受偷獵者的傷害?！澳壳埃覀冋谘芯恳纛l模