首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >学界 | 看深度学习十九般武艺:它还能帮助保护濒危动物

学界 | 看深度学习十九般武艺:它还能帮助保护濒危动物

作者头像
AI科技评论
发布2018-03-13 11:32:37
8840
发布2018-03-13 11:32:37
举报
文章被收录于专栏:AI科技评论AI科技评论

AI 科技评论按:濒危动物研究中一大难题是准确估计它们的数量,想要追踪以及详细了解其中的个体更是难上加难。不过来自杜克尼古拉斯学院的两位老师想到了办法,居然可以用深度学习来帮忙做这件事。

传统上,获得野生动物的信息只能靠专业的生物学家自己去野外寻找。但是野生动物的活动范围很大,只靠小批量的专业生物学家所能研究到的范围太有限。更重要的是,人们共同关心的濒危野生动物,因为种群太小、数量太少,野外很难遇到存活的个体,这就导致对他们的追踪和准确数量的估计非常困难。

现在随着智能手机的普及,许许多多的普通人、爱好者都可以在野外拍摄到野生动物和它们产生的痕迹。那能否也让这些非专业生物学家采集的数据发挥作用呢?来自杜克尼古拉斯学院的Zoe Jwell和Sky Alibhai想了个办法把这些数据也利用起来,下面就跟 AI 科技评论一起来看看他们的故事。

WildTrack众包识别足迹

在几十平方英里的非洲草原上找到一只猎豹是很难的,不过一只猎豹一天可以留下差不多20万个脚印,只是找到它的踪迹的话就容易多了。而且研究人员发现,这些踪迹除了能帮忙定位动物以外,其实还能从里面挖掘出很多信息。

这些新发现很可能会给野生动物保护带来全新的方法,而这些新方法就可以通过深度学习和NVIDIA GPU跳跃性地得到。

Zoe Jwell和Sky Alibhai是WildTrack的联合创始人,这是一个专注于观察濒危动物的非营利性组织。在世界环境日这天,他们启动了一个叫做ConservationFIT(保护性足迹识别)的项目,其中FIT的意思是足迹识别技术(footprint identification technology)。这个项目想要用众包的方法处理动物脚印的照片,然后用这些照片建立算法来识别留下这些脚印的动物的种类、个体、性别和年龄段。

他们两人的热情来自1990年代时的一次2年期的旅行,那时候他们在为津巴布韦和纳米比亚政府观察黑犀牛,当时的偷猎行为非常猖獗。由于人类把黑犀牛的角砍下来做非法交易,它们的数量急剧下降。

政府把无线电项圈和除角作为保护黑犀牛的主要方法。但在草原上游荡了10年之后,Jewell和Alibhai终于确认了这些方法收效甚微。不只是因为无线电项圈经常停止工作,还因为本来无线电项圈都是戴给雌性黑犀牛的,但现在它们开始出乎意料地、破坏性地把它们的生育周期从每三年生一只小犀牛变成了每十年生一只小犀牛。

追着足迹走

时间长了,经常带着他们的向导问他们为什么不跟着动物的脚印走。原来他们的向导能从这些脚印里读出来的除了直白的动物去了哪,还有很多别的信息。

“让我们很惊讶的是,这些土著专家不仅能分辨出来是什么物种,还能分辨出不同的个体,只看脚印就可以。”Alibhai说,“经常性地,他们看到一个脚印,然后他们就能说出那头犀牛的名字,然后找到那头犀牛来向我们证明他说的没错。”

Jewell和Alibhai两人花了好几年的时间进行了刻苦的尝试,他们用醋酸盐或者一卷卷的赛璐珞来追踪动物脚印。然后90年代中期的两项发现改变了一切,一项是数码相机的发明,他们借此发现了JMP软件;另一项是SAS研究院的统计分析软件。靠着这两项工具,他们两人开始建立复杂的统计学模型。

这些技术孕育了FIT,今天的FIT已经可以用脚印的照片分辨出种类、个体、性别和年龄段。

“从图像处理,到分析,到绘制分布图,它什么都能做”,Alibhai说。

为了达到目的,还需要更多算法

目前,WildTrack已经为15种动物开发了FIT算法(15种动物里包括最开始引发了后面这些故事的黑犀牛),然后由于想要加速对濒危生物的观察监控,全世界用于野外研究的FIT需求也爆发性地增长。

ConservationFIT项目的上线就是用身在野外的生物学家、追踪者和普通科学家们通过智能手机拍的照片更快地建立算法。所以后来Jewell和Alibhai和SAS进行协作,运用NVIDIA GPU,发掘用深度学习来处理可能越来越多的照片、越来越多照片内嵌信息的可能性。

“我们现在做的事情还很初级,研究脚印、动物毛皮模式、毛发结构和其它一些形态学特征,但初级的结果就可以远超了我们的预期”,Jewell说,“我们期待用NVIDIA GPU可以提高速度,这样我们就可以处理好几个维度的数据”。

Jewell和Alibhai的终极目标是能让休闲旅游游客们前往保护区的80亿人次浏览都发挥作用。

“想象一下,加入只有1%的游客带了智能手机、采集了一些足迹数据”,Jewell说。“这就已经给深度学习和FIT提供了八千万的数据点可以用来判断种群分布和识别个体。”

ConservationFIT

ConservationFIT想把已经全世界普及的智能手机,以及灵活方便的无人机也利用起来,采集更多维度的信息,获得物种地域、群体大小、分布情况的更多数据。

通过iNaturalist也可以上传自己拍的照片,还可以和全球的照片进行对比。其中有一项重大的意义就是统计野生熊猫的数量,现在这些生物学家们并不知道确切的数目,也还没办法从脚印分辨出来熊猫的性别。不过现在杜克大学尼古拉斯环境学院李彬彬博士已经有了新的方法能以95%的确定性判断出熊猫的性别,这就给中国的研究人员在统计熊猫数量时提供了一个非常有力的工具。

ConservationFIT的潜力还不止于此。据Alibhai介绍,东北虎生活的区域可能会覆盖半米厚的积雪,人力进入观测很难。但是如果用无人机进行拍摄,最起码可以发现老虎的踪迹;接下来的目标就是确认老虎的种类,无人机拍摄的照片可以交给ConservationFIT平台进行分析,甚至无人机可以到地面附近拍下清晰的老虎脚印照片,这样可以获得更多关于这只老虎的信息。

保护濒危动物是人类共同的责任,雷锋网 AI 科技评论在觉得欣慰的同时,也希望以后有更多的方式可以给更多的动物带来帮助。

via NVIDIA Blog, AI 科技评论编译

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2017-06-12,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 AI科技评论 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • WildTrack众包识别足迹
  • 追着足迹走
  • 为了达到目的,还需要更多算法
  • ConservationFIT
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档