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谷歌人工智能可以从陷阱摄像机的镜头中识别野生动物
2019年12月18日 由 TGS 发表
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因为气候变化、偷猎和对自然栖息地的破坏，一些动物种群的境况要比其他动物糟糕得多。据估计，从1970年到2014年，超过4000个物种的数量减少了60%。联合国最近的一项全球评估发现，在未来10年内，多达100万个物种面临灭绝的危险。为此，谷歌与国际保护组织和其他组织进行了合作，目标是帮助处理世界上最大和最多样化的数据库之一——该数据库是运动激活相机拍摄的照片合集。这是野生动物观察的一部分，也是一个支持人工智能的平台，通过加速捕捉相机的照片分析，简化了保护监测工作。
谷歌地球外展项目经理Tanya Birch在博客中解释说，生物学家和土地管理者在世界各地放置和监控的成千上万个陷阱摄像头每年会拍下数百万张照片。如此数量，使得有效地筛选图像变得很有挑战性，而且并不是每个动物都容易被发现——特别是当它们在黑暗中或躲在灌木丛后面的时候。超过80%的照片根本不包含动物，因为这类照片是相机陷阱被风吹草压到或其他无关元素触发时拍摄的。
野生动物观察组织数据集的用武之地在于，可以使陷阱相机图像根据物种、国家和年份进行过滤。谷歌表示，它的人工智能平台预测服务(AI Platform Prediction service)让野生动物洞察每小时分析多达360万张照片成为可能。这比人类专家平均每小时标记300到1000张图像要快3000倍，速度根本不在一个量级上。谷歌帮助训练的模型，可以利用其TensorFlow机器学习框架对图像中的物种进行分类，并自动删除不包含动物的照片。它在614个物种中获得了很高的准确率，对美洲虎和非洲象等物种以及更稀有的野生动物，如白唇鹿，其分类准确率为80%到98.6%。
有了这些数据，保护区或反偷猎项目的管理者就可以衡量特定物种的健康状况，地方政府也可以利用这些数据来制定政策和保护措施。
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