春山新籁丨太牛了!AI技术刷完猴脸刷虎脸狮脸……

穿上冲锋衣、戴上遮阳帽与手套、背上照相机、拿上记录本,天刚蒙蒙亮便上山,行进在秦岭森林中……高琪的早晨多是从追寻川金丝猴的踪迹开始的。

高低起伏的山坡上布满了大大小小的石块枯枝,遇到河滩溪流就只能踩着石块小心翼翼摸索过去。滑倒、摔跤都是家常便饭。有些地方山势太过陡峭,就拽紧旁边的野草树枝往上爬。

长年累月朝夕相处

甚至叫得出每只猴子的名字

在秦岭深处绿绿葱葱层层叠叠的丛林间,生活着数千只国家一级重点保护野生动物川金丝猴。如何准确、快速地对这些国宝进行个体识别,并据此开展保护,一直是全世界动物学家向往但又无法突破的瓶颈。

欧宝电竞平台郭松涛教授带领的金丝猴研究团队,与本校和西安电子科技大学的图像识别研究团队深度交叉融合,共同研发的“猴脸识别技术”成功实现对野生个体准确身份识别,在试验阶段便早已火上热搜。新华社、央视等媒体纷纷点赞关注。

2021年4月中旬,记者一行走进秦岭南麓大坪峪的高山密林,探访了欧宝电竞平台秦岭金丝猴研究团队设在佛坪的野外研究基地。

基地的投掷场选择在一块空旷地带的山坡上。高琪在这里接待了记者一行。她是郭松涛教授的学生,也是欧宝电竞平台金丝猴研究团队负责进山采集春季样本的成员之一。

高琪说,研究团队在四周的树木上安装了10余台GoPro(美国运动相机厂商。因其生产的相机被许多极限运动团体广泛运用,因而“GoPro”几乎成为“极限运动专用相机”的代名词)和音箱等设备,用于定位及录制音视频,借此监测分析金丝猴的行为动态。当地向导会定时在此投撒食物,将这一带的金丝猴种群吸引过来。

果然,当向导撒出玉米粒后不久,一团团闪亮的金黄色就开始在前方的山林里到处晃动,“噫—噫—”“吱—吱—”的叫声此起彼伏。“美猴王”越聚越多,觅食、嬉戏、打闹……一时间山坡上便热闹起来。

对于川金丝猴数据的采集,仅在研究基地是远远不够的,前不久再次见到高琪时,她告诉记者,研究团队的足迹已经踏遍了洋县、周至、太白、宁陕等县的秦岭林区。从早上6点到晚上8点半,一天里绝大多数时刻都守着猴群,遮风挡雨就是一个简易的塑料棚子。

川金丝猴群往往生活在人迹罕至的丛林深处,普通人即便有向导,在山里找上几天,也可能“连猴毛都看不到”。研究团队成员和金丝猴长年累月朝夕相处,不仅熟悉它们的气息和脾气,甚至叫得出每只猴子的名字,这让人不得不拍手称奇。

猴脸识别应用范围大大拓展

家犬、东北虎、狮子等都可精准识别

研究的前提必然是数据的收集。研究团队长期开展野外跟踪研究,经过20余年艰难实践,已实现了对野生川金丝猴的近距离观察和个体识别。

但传统采用的人工标记或者人工记忆的方法,往往需要专业人员蹲点观察一两个月才能把动物个体分别开来,既浪费时间又很容易相互混淆。

“在没有猴脸识别技术之前,从一个新手到可以顺利观察记录目标金丝猴群数据,从一只猴子都不认识到最后认下全部五六十只,至少需要平均两至三个月时间。”欧宝电竞平台金丝猴研究团队成员刘佳说,“这还仅仅是观察前的准备,加上正式工作,人工时间成本非常高”。

为何金丝猴个体识别如此困难?其根结在于,相较于人脸识别,金丝猴的脸部皮肤区域带毛区域多,纹理特征更复杂,识别系统必须要有更强大的深度学习能力。“从图片上可以看到,金丝猴对于我们人类来说长得差不多都一样,在现场盯住这只猴子,也许你能记住,但是转头等第二天它混到猴群里,你就不确定了。它们差异非常小,可能说嘴角弧度不一样、头顶有毛色不一样、体形不一样等,肉眼很难识别。”刘佳感叹道。

针对以上难题,郭松涛教授与计算机科学领域的专家进行深度学科交叉合作,建立动物AI研究团队。在金丝猴研究团队长期对该物种特征的研究结果的基础上,提出具有关注机制的深度神经网络模型,首次开发出基于“猴脸识别”技术(Tri-AI技术)的金丝猴个体识别系统。

目前,识别技术平均识别精度已达94%,其中,秦岭川金丝猴的识别成功率达到95.6%。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,如家犬、东北虎、狮子等,识别精度及应用范围均大大拓展提升。

AI深度学习助力

未来识别成功率可以接近100%

猴脸识别技术与人脸识别相似,也是基于生物脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。

人肉眼很难分辨动物个体差异,但识别技术利用神经网络算法深度学习,可以找出其中的区别。郭松涛教授说,“对金丝猴进行面部识别,涵盖了它的器官布局、毛发、纹理等,是整体图像的特征抓取。我们采用深度学习技术对物种的图片提取特征,特征提取过程中会经过一系列的卷积池化操作,将图片中物种的共有特征提取出来,算法会对这个特征处理,最终输出一个结果,从而知道这是哪一只猴子”。

猴脸识别系统还有一大优点,即AI自我学习功能。随着数据量的增加,越训练,识别能力越强、精度越高。“理论上讲,未来识别成功率可以接近100%。”郭松涛教授说。

猴脸识别项目从2017年即开始筹备,最初搭建模型需要大量数据支持。“我们花了两年时间采集数据,在全网公开的数据库里广泛地寻找灵长类面部数据,还专门前往全国10多个城市的动物园,实地拍摄了40多种灵长类动物,采集回来的数据有几百个G。”刘佳说,“广泛的物种特征的提取主要是为了实现更高效的物种分类,不需要前置的数据训练,模型算法即可以自动将不同的物种分开,提高识别效率,减轻数据获取与数据训练的成本”。

加快技术市场化

解锁动物园管理、动物保育等多个方向

郭松涛教授坦言,“这项研究在国际上和同行们相比,处于较为领先的地位。鉴于在野生动物研究中,物种特定数据的获取难度较大,且又引入了交叉学科的知识,从新的视角来研究分析动物生态学中关心的问题,我们觉得这是一个非常有趣且充满前景的领域”。

目前猴脸识别技术研究已进入到了应用推广的阶段。“我们现在已初步完成系统软件开发工作,有了电脑端和手机App端‘动物个体识别’系统软件。同时还在积极探索技术可应用的行业及范围,希望能实际助力我国动物研究及保护工作。”刘佳表示。

据悉,团队一方面已将“动物个体识别”系统应用于秦岭金丝猴多个种群、上千只个体的识别和记录,启动建立秦岭金丝猴个体信息库档案的工作;另一方面,进行技术市场化,拟根据不同应用场景如动物园管理、动物保育、饲养、研究等动物识别技术需求差异,为不同动物研究保护单位进行个性化识别功能的研发。

“我们目前在和秦岭野生动物园合作搭建阿拉伯狒狒、小熊猫及部分草原有蹄类动物个体精准识别系统。同时也在和安防公司探讨宠物识别技术的价值,希望日后可以市场化应用。”刘佳表示。

“最希望的就是这项技术可以从实验室走出来,带动更多人自发地参与到动物保护工作中来,一起为我国的生物多样性保护和生态文明建设贡献自己的一份力量”。

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/7WOLGNLGfjfWI581tKz61g

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