#两会    #中国发展     

红外影像助力保护策略制定

        近年来，雪豹从难觅踪迹的“雪山隐士”转变为频繁在媒体报道中“露脸”的“小网红”，或出镜红外相机求偶带崽，或在镜头中“直播”标记领地行为，更有“胆大者”潜入牧民家畜舍饲大快朵颐。得益于红外相机的使用，雪豹已成为“云养网红”。

        红外相机是常用的野生动物调查手段，当野生动物进入红外相机的辅应区域时，相机将通过红外感应模块触发拍照或录像功能，以此获取当地野生动物的信息。

        2011年开始，公益组织山水自然保护中心、北京大学自然保护与社会发展研究中心以及其他合作伙伴在青海、西藏、四川、云南、北京等地开展了红外相机调查与长期监测。

        山水自然保护中心保护主任赵翔介绍，红外相机的广泛使用，帮助研究者记录到大量曾经难以直接观察到的物种活动影像，基于这些影像的长期积累，可以对于物种的活动节律、栖息地选择、物种间关系开展持续的研究，从而支持保护地制定更为科学的保护策略。随着越来越多的野生动物影像在互联网平台传播，普通公众对于野生动物的认识与了解也获得了明显提升。这无疑拉近了公众与野生动物的距离。

        “除了红外相机之外，颈圈GPS跟踪，以及遗传学等技术也被广泛运用于野生动物的监测和研究之中。比如遗传学，通过提取动物粪便、毛发中的DNA，可以研究了解不同种群的野生动物之间的遗传关系，基于此评估道路、基础建设等对于物种间交流的阻隔，从而推动野生动物廊道建设等工作。”赵翔表示。

        AI让研究人员更懂野生动物

        准确、快速地对野生动物进行个体识别，实现连续的“焦点动物取样”和个体全覆盖的“全事件取样”，能够使动物保护工作更加科学。

        川金丝猴是一种中国特有的珍稀灵长类物种，生存在陕西秦岭、四川西部、甘肃南部和湖北神农架等地区。对金丝猴的个体识别，传统上采用人工标记或者人工记忆的方法，而人工记忆往往需要专业人员蹲点观察1至2个月。现在，通过人工智能等新技术，野生动物的身份识别更加便利。

        近年来，西北大学教授郭松涛与计算机科学领域专家建立动物AI研究团队。团队利用神经网络原理，首次开发出基于Tri-AI技术的金丝猴个体识别系统，实现了对野生个体的准确身份识别和连续跟踪采样。

        郭松涛表示，在开展动物跟踪研究时，传统办法是通过人的经验积累识别动物个体。“但在进行野生动物保护时，我们不可能给成千上万只金丝猴做标记。有时我们通过DNA识别，比如得到动物的毛发和粪便，下次再遇到它可以检测出来，但这需要到实验室里鉴别，非常麻烦，达不到实时识别的要求。”郭松涛说。此时，就需要AI来帮忙了。

        相较于人脸识别，“猴脸识别”的难度在于金丝猴的脸部皮肤带毛区域多，且毛发区域相对更明显，纹理特征更复杂，对识别系统的深度学习能力提出了更高的要求。经过多年研究，目前，识别技术平均识别精度已达94%。以往团队聚焦灵长类动物识别，现已拓展至犬科、猫科等40余种不同动物。

        这些研究成果将为后期对金丝猴个体的行为监控、群体生存状态检测和活动规律的研究奠定基础，从而让研究人员更懂金丝猴，为金丝猴保护政策和措施的制定提供更可靠的依据。

        除了“猴脸识别”外，“虎脸识别”技术也在加速。

        为高效完成东北虎豹及其猎物的影像数据初步筛选、物种分类、个体识别等信息处理工作，国家林业和草原局猫科动物研究中心与哈尔滨工业大学、哈工大大数据集团，共同合作研发建设“野生动物AI大数据实时监测平台”。

        利用物联网感知、大数据与智能机器视觉等前沿技术，该平台可建立以体态、步态、颜色、皮毛花纹为主要识别要素的个体识别模型。同时对静态图片、动态影像资料等进行人工智能生物个体识别，针对影像数据识别框选出疑似东北虎、东北豹、猎物个体的图像范围，并实时标注个体识别结果、个体识别相似度等。

        “数据，让我们更懂野生动物。”哈工大大数据集团副总裁李福泉说。

        相信未来，将会有更多科技成果驱动野生动物保护和研究工作，构建野生动物保护的数据智能时代。

#两会    #中国发展     

红外影像助力保护策略制定

        近年来，雪豹从难觅踪迹的“雪山隐士”转变为频繁在媒体报道中“露脸”的“小网红”，或出镜红外相机求偶带崽，或在镜头中“直播”标记领地行为，更有“胆大者”潜入牧民家畜舍饲大快朵颐。得益于红外相机的使用，雪豹已成为“云养网红”。

        红外相机是常用的野生动物调查手段，当野生动物进入红外相机的辅应区域时，相机将通过红外感应模块触发拍照或录像功能，以此获取当地野生动物的信息。

        2011年开始，公益组织山水自然保护中心、北京大学自然保护与社会发展研究中心以及其他合作伙伴在青海、西藏、四川、云南、北京等地开展了红外相机调查与长期监测。

        山水自然保护中心保护主任赵翔介绍，红外相机的广泛使用，帮助研究者记录到大量曾经难以直接观察到的物种活动影像，基于这些影像的长期积累，可以对于物种的活动节律、栖息地选择、物种间关系开展持续的研究，从而支持保护地制定更为科学的保护策略。随着越来越多的野生动物影像在互联网平台传播，普通公众对于野生动物的认识与了解也获得了明显提升。这无疑拉近了公众与野生动物的距离。

        “除了红外相机之外，颈圈GPS跟踪，以及遗传学等技术也被广泛运用于野生动物的监测和研究之中。比如遗传学，通过提取动物粪便、毛发中的DNA，可以研究了解不同种群的野生动物之间的遗传关系，基于此评估道路、基础建设等对于物种间交流的阻隔，从而推动野生动物廊道建设等工作。”赵翔表示。

        AI让研究人员更懂野生动物

        准确、快速地对野生动物进行个体识别，实现连续的“焦点动物取样”和个体全覆盖的“全事件取样”，能够使动物保护工作更加科学。

        川金丝猴是一种中国特有的珍稀灵长类物种，生存在陕西秦岭、四川西部、甘肃南部和湖北神农架等地区。对金丝猴的个体识别，传统上采用人工标记或者人工记忆的方法，而人工记忆往往需要专业人员蹲点观察1至2个月。现在，通过人工智能等新技术，野生动物的身份识别更加便利。

        近年来，西北大学教授郭松涛与计算机科学领域专家建立动物AI研究团队。团队利用神经网络原理，首次开发出基于Tri-AI技术的金丝猴个体识别系统，实现了对野生个体的准确身份识别和连续跟踪采样。

        郭松涛表示，在开展动物跟踪研究时，传统办法是通过人的经验积累识别动物个体。“但在进行野生动物保护时，我们不可能给成千上万只金丝猴做标记。有时我们通过DNA识别，比如得到动物的毛发和粪便，下次再遇到它可以检测出来，但这需要到实验室里鉴别，非常麻烦，达不到实时识别的要求。”郭松涛说。此时，就需要AI来帮忙了。

        相较于人脸识别，“猴脸识别”的难度在于金丝猴的脸部皮肤带毛区域多，且毛发区域相对更明显，纹理特征更复杂，对识别系统的深度学习能力提出了更高的要求。经过多年研究，目前，识别技术平均识别精度已达94%。以往团队聚焦灵长类动物识别，现已拓展至犬科、猫科等40余种不同动物。

        这些研究成果将为后期对金丝猴个体的行为监控、群体生存状态检测和活动规律的研究奠定基础，从而让研究人员更懂金丝猴，为金丝猴保护政策和措施的制定提供更可靠的依据。

        除了“猴脸识别”外，“虎脸识别”技术也在加速。

        为高效完成东北虎豹及其猎物的影像数据初步筛选、物种分类、个体识别等信息处理工作，国家林业和草原局猫科动物研究中心与哈尔滨工业大学、哈工大大数据集团，共同合作研发建设“野生动物AI大数据实时监测平台”。

        利用物联网感知、大数据与智能机器视觉等前沿技术，该平台可建立以体态、步态、颜色、皮毛花纹为主要识别要素的个体识别模型。同时对静态图片、动态影像资料等进行人工智能生物个体识别，针对影像数据识别框选出疑似东北虎、东北豹、猎物个体的图像范围，并实时标注个体识别结果、个体识别相似度等。

        “数据，让我们更懂野生动物。”哈工大大数据集团副总裁李福泉说。

        相信未来，将会有更多科技成果驱动野生动物保护和研究工作，构建野生动物保护的数据智能时代。