一種新的準備數(shù)字照片進行分析的自動化方法將幫助野生動物研究人員，他們依靠照片通過動物獨特的標記來識別單個動物。賓夕法尼亞州立大學的野生動物生物學家與云計算服務公司微軟Azure的科學家合作，利用機器學習技術來改進將照片轉化為野生動物研究有用數(shù)據的方式。描述這項新技術的論文發(fā)表在《生態(tài)信息學》雜志的在線版上。
賓夕法尼亞州立大學生物學助理教授、野生動物研究所首席科學家德里克李說：“許多研究人員在工作中需要識別和收集特定個體的數(shù)據，例如估計生存、繁殖和鍛煉情況。許多研究人員沒有使用標簽和其他可能干擾動物行為的人類應用標記，而是拍攝動物獨特標記的照片。我們有模式識別軟件來幫助分析這些照片，但是照片必須手動準備進行分析，因為我們經常拍攝成千上萬張照片，這會造成嚴重的瓶頸。"
李使用照片作為正在進行的大規(guī)模研究的一部分，以了解東非3000多只長頸鹿的出生、死亡和運動。他和他的團隊拍攝了每種動物獨特且不變的斑點圖案的數(shù)碼照片，以在它們的一生中識別它們。然而，在通過模式識別軟件處理圖像以識別個人之前，研究團隊必須手動剪切出每張照片或繪制感興趣的區(qū)域。Lee與來自微軟的科學家合作，提供了一種新的圖像處理服務，該服務使用部署在微軟Azure云上的機器學習技術來自動執(zhí)行這一重要且耗時的過程。
利用計算機算法來檢測物體，微軟團隊訓練了一個程序，通過使用已經手動注釋的現(xiàn)有照片來識別長頸鹿軀干。該程序使用主動學習過程進行迭代改進，其中系統(tǒng)向能夠快速驗證或糾正結果的人顯示新圖像上的預測裁剪框。然后將這些新圖像反饋給訓練算法，進一步更新和改進程序。由此產生的系統(tǒng)以非常高的精度識別長頸鹿軀干在圖像中的位置，即使長頸鹿是圖像的一小部分或者它的軀干被植物遮擋。
“該系統(tǒng)實現(xiàn)了對長頸鹿軀干近乎完美的識別，而無需昂貴的硬件要求，例如專用的高性能圖形處理單元，”Lee說。“Azure團隊能夠自動完成我們工作中這一繁瑣的方面，真是太棒了。過去，我們花了一周時間處理調查后的新圖像，現(xiàn)在只需要幾分鐘就可以完成。這個系統(tǒng)讓我們更接近從照片中完全自動識別動物。”
新系統(tǒng)將大大加速李對長頸鹿數(shù)量的研究，由于棲息地的喪失和非法捕殺肉類，長頸鹿在非洲的數(shù)量正在迅速下降。
“長頸鹿是大型動物，它們覆蓋的距離很遠，所以我們自然會使用大數(shù)據來了解它們在哪里做得好，在哪里做得不好，以及為什么這樣做，這樣我們就可以保護和連接對長頸鹿保護很重要的區(qū)域，”李說?！拔覀冃枰碌墓ぞ邅韺崿F(xiàn)這一目標，并與Azure技術的諧波相結合，使我們的工作成為可能?！?
這個過程對研究其他具有獨特識別模式的動物的研究人員也很有用，包括一些野貓、大象、蠑螈、魚、企鵝和海洋哺乳動物。該系統(tǒng)可以訓練識別照片，并將其切割到這些物種特有的感興趣區(qū)域。
標簽：
免責聲明：本文由用戶上傳，如有侵權請聯(lián)系刪除！