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欧洲研究小组的第一个模型鸟类识别准确率为90%。。

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在研究野生动物及其习性时,鉴别同一物种的不同个体是非常重要的。最近,来自法国国家科学研究中心、蒙彼利埃大学和葡萄牙波尔图大学的科学家开发出了第一个能够识别单个鸟类的人工智能模型。该模型用于人工饲养斑马雀、大山雀和社会织布者个体的识别,准确率约为90%。这篇题为“基于深度学习的小鸟个体识别方法”的研究论文发表在当地时间7月27日的《生态学与进化方法》学术期刊上。这项研究的主要作者、法国功能与进化生态学中心(CeFe)的安德烈·费雷拉博士说,这项研究表明,即使是人类无法识别的鸟类,也可以通过计算机进行一致的识别。

”我们的技术可以克服野鸟研究的一个最大的局限性——对单个鸟类的精确识别。个体识别是解决进化生态学中许多问题的关键步骤。大多数科学家使用标记动物的方法进行个体识别。该方法具有一定的效果,但数据采集和分析的时间成本高,数据采集环境也有限。随着机器学习,特别是深度学习的进一步发展,克服这些局限性来收集大规模数据成为可能。在他们的论文中,Ferreira等人。表示近年来,卷积神经网络(CNN)等深度学习技术引起了生态学家的关注。

它可以自动分析各种形式的数据,如图片和录音。他们介绍说,CNN是一种深层神经网络,不同于其他需要人工提取特征的人工智能技术。它可以自动地从数据中学习并提取最适合解决给定分类问题的特征。因此,当待分类的物种具有多重特征时,CNN的优势就会凸显出来。利用CNN进行个体识别最大的挑战是收集大量的数据进行人工智能训练。为了使CNN能够准确识别单个动物,研究人员需要在训练期间在数据库中添加大量不同姿势、不同生命阶段的动物照片。

在圈养环境中,研究人员可以暂时将受试者与其他人群分开收集数据。然而,这种方法并不适用于野生群落。在生态学研究中,CNN被用于在物种水平上识别动物,并识别猪和大象等灵长类动物。然而,在这项研究之前,科学家们还没有在个体识别像鸟类这样的小型动物上使用这种技术。人工智能比人类更能识别鸟类个体。这个项目是基于安德烈·费雷拉博士关于织女个体对社区影响的研究。和往常一样,研究人员会在鸟腿上缠上一个彩色标签,并在鸟巢附近观察它。

为了节省时间,费雷拉试图拍摄社区,但无法识别图片中的颜色标签。因此,研究小组开始探索利用人工智能识别鸟类个体。以圈养斑马雀、野山雀和野生群居筑巢鸟为研究对象,分别在圈养环境和野外环境中对鸟类个体识别进行研究。研究中最困难的部分是获取培训系统所需的照片。”我们需要几千张同一个人的照片。费雷拉在接受《新科学家》采访时说,与收集人类照片不同,收集动物个体的照片非常困难。为了克服这些挑战,研究人员建造了带有摄像头和传感器的馈线。

在这项研究中,大多数鸟类携带带有被动式集成转发器(PIT)的标签。喂鸟器上的天线从这些标签上读取鸟的身份,并触发摄像头工作。在收集图像并输入计算机后,计算机使用CNN分析照片以识别鸟类。根据法国国家科学研究中心的说法,装有这种深层神经网络的电脑可以根据鸟类的羽毛图案来识别鸟类个体,“这是人类不可能做到的”。费雷拉指出,在没有外部标记、没有人为操作、对动物没有伤害的情况下,他们的系统可以自动识别单个动物,这是这一领域的重大突破。

目前,该系统还存在一定的局限性。例如,训练数据库只包含鸟类背部的图片,生态学家通常会看到这种情况。

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