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機器學習通過照片提取身體圖案特征促進保護野生動物

來源:西貝網  

圖像現在已經成為最豐富的信息來源。研究人員把這項技術比作顯微鏡的發明,為科學家們提供了觀察野生動物的完全不同的方式。在TDAI名為Wildbook的開源平臺(幫助野生動物研究人員收集和分析照片)的基礎上,該團隊現在正專注于人工智能方法。這些程序使用現有的內容來生成有意義的數據。

在這種情況下,他們正試圖分析眾包圖像,使人類可能自然錯過的生物特征變得可計算,如魚鰭的弧度或豹子的斑點。這些算法掃描了網上公開的豹子圖像,從社交媒體到數字化的博物館收藏。簡單地說,這些算法"量化了相似性",她說。其目的是幫助野生動物研究人員克服數據不足的問題,最終更好地保護面臨滅絕風險的動物。

該平臺從監督學習開始,使用"比Siri更簡單"的算法來計算圖片中的動物數量,以及圖片的拍攝地點和時間,這可能有助于人口數量等指標。人工智能不僅能以比雇人更低的成本做到這一點,而且速度也更快。2021年8月,該平臺自動分析了1700萬張圖片。人工智能可以掃描人類可能會錯過的特征,比如虎斑蛾翅膀的顏色范圍。2022年3月的一項研究發現,人眼無法區分雄性多態木虎蛾的基因型,但具有紫外線敏感性的蛾子視覺模型可以。

該團隊正在實施算法,創建有圖案動物的像素值,如豹子、斑馬和鯨鯊,并分析那些像素值變化最大的熱點,這就像比較指紋。擁有這些指紋意味著研究人員可以在沒有GPS項圈的情況下非侵入性地追蹤動物,對它們進行計數以估計種群數量,了解遷移模式等等。

關鍵詞: 研究人員 人工智能 野生動物

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