NTU 學者利用 AI 深度學習對大熊貓行為進行研究

2021/09/04   •   2196閱
南洋理工大學與中國高校合作,研發了一套突破性的全自動人工智慧算法,利用圖像分析技術實現大熊貓個體識別。該算法超越現有最先進的神經網絡深度學習方法,通過分析超過218隻大熊貓的11,000多張圖像和視頻,準確率達到90%,有效提升了大熊貓的智能監測與保護管理水平。這項技術不僅為大熊貓的繁育研究提供支持,更能非侵入式觀察動物行為,為瀕危物種的研究開創了全新的AI識別時代。

南洋理工大學的學者聯合中國高校為更好地保護大熊貓,共同開展使用圖像分析的大熊貓個體識別技術。採用的全自動人工智慧算法優於當前世界五種最先進神經網絡深度學習方法(AlexNet,GoogLeNet,ResNet-50,VGG-16和VGG-Face)為大熊貓智能監測與保護管理工作水平提供技術支撐。

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在大熊貓科研保護工作中,個體識別是珍稀野生動物保護管理和研究的基本前提;對於保護區的動物,個體識別是對其進行日常飼養和動物譜系、檔案管理的前提和基礎;對於野生動物,個體識別有助於研究人員更好地研究動物的種群結構,為野生動物保護管理提供科學支撐。

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動物園管理員很難全天候監測大熊貓的行為。為了幫助做好大熊貓的保護工作,來自新加坡和中國的科學家創造了一種全自動人工智慧算法,可以分析保護區內大熊貓的行為。

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為了測試和驗證他們的算法,科學家們從圖像檔案、數字錄像機和數位相機中獲取了超過 218 只不同大熊貓11,000多張圖像,以及上萬個視頻片段的資料庫,通過大熊貓臉部獨有的特徵數據,經過資料庫分析、對比,實現對大熊貓的精確識別。

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在訓練算法識別大熊貓面部和身體表現出的常見行為後,研究人員使用該程序識別照片中大熊貓的坐、走、休息、爬和吃,準確率達到 90%。從圖像中,該程序正確識別了 84% 的時間裡張開或閉上眼睛和嘴巴的熊貓。

從此,我們擺脫了對大熊貓臉盲的時代,進入了全新的AI識別大熊貓時代。在大熊貓繁育研究基地,該研究將被用來跟蹤大熊貓個體的喂養時間表以及它們的譜系。這款應用還將有助於改善人類與熊貓的關係。

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研究人員表示,與標籤等可能影響熊貓自然行為的可穿戴設備相比,人工智慧系統是一種非侵入式監控大熊貓行為的方式。

「大熊貓的健康反映在它們的行為上。這種方法可以更準確和有效地檢測典型和異常行為以及行為變化,」領導這項研究的南大計算機科學與工程學院的亞當斯偉建康副教授說。

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研究人員現在也在嘗試應用人工智慧來研究北極熊等其他瀕危物種的行為。

參考文獻:

1. "AI comes to the aid of giant panda conservation" NTU Media Release;

2. 「Giant panda behaviour recognition using images」 ScienceDirect.

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