正如犯罪現(xiàn)場的足跡可以成為重要證據(jù)一樣，野生動物的足跡對于野生動物保護主義者來說也同樣有價值。

每個物種——以及該物種中的每一種動物——都有其獨特的足跡。每一個足跡及其下面的基質(zhì)都講述了一個關(guān)于動物活動和環(huán)境的故事。從足跡中收集的信息有助于保護主義者追蹤野生動物的行為并監(jiān)測瀕危物種。這些信息也有助于保護地球上的生物多樣性。

全力以赴

動物保護主義者可以從足跡中學到很多東西，但手動處理所有信息是一項繁瑣的任務。野生動物保護組織WildTrack創(chuàng)建了足跡識別技術(shù)(FIT)，作為一種非侵入性的方法來監(jiān)測野生動物。測量動物足跡的數(shù)字圖像以創(chuàng)建地理輪廓，然后進行分析以確定動物的物種、年齡等級、性別和個體身份。

FIT 非常準確，但是很費時間。每個圖像都需要現(xiàn)場專家的手動數(shù)據(jù)輸入和注釋。即使輸入了所有數(shù)據(jù)，由于人力和地理限制，分析速度也很慢。為了加快這一過程并支持從全球公民科學家那里收集數(shù)據(jù)，WildTrack尋求一種基于人工智能的圖像分析解決方案。

動物保護主義者與加州大學伯克利分校的一組研究人員合作，使 FIT 流程自動化。由此產(chǎn)生的工具集成了 JMP 數(shù)據(jù)可視化軟件和 SAS 數(shù)據(jù)分析，利用人工智能、計算機視覺和機器學習來更快、更準確地識別和分析動物足跡。SAS和英特爾是開發(fā)全球分析解決方案的長期合作伙伴。WildTrack 目前正在野外現(xiàn)場使用端到端解決方案。

圖像分析取得成功

為了訓練算法，研究人員在一塊準備好的土地上引誘老虎和其他野生動物。他們拍攝了每只腳的多張圖像——每頭動物的四只腳相當于可以收集數(shù)據(jù)的四倍。

世界各地的公民科學家也可以上傳照片。研究人員、追蹤者和公民科學家可以下載智能手機應用程序，從世界任何地方上傳圖像。圖像和相關(guān)數(shù)據(jù)(例如位置、日期和時間)被輸入基于 AI 的平臺，該平臺可以識別數(shù)十種物種，準確率超過 90%。此外，來自senseFly的eBeeX無人機配備了支持空中數(shù)據(jù)收集的接口。

WildTrack 數(shù)據(jù)庫包含犀牛、貘和熊的足跡。擴大的數(shù)據(jù)收集進一步加強了機器學習算法，并鼓勵研究人員進行討論。此外，上傳圖像的人可以在線跟蹤該動物的活動。

基于 AI 的解決方案使 WildTrack 團隊能夠擴展其研究。最初的足跡識別現(xiàn)在包括其他生物特征，包括毛色、毛型和叫聲。WildTrack可以監(jiān)測遷徙模式、交配活動、覓食和狩獵行為以及社會群體。足跡下面基質(zhì)的不同表明了濕度水平、天氣條件和步態(tài)變化，后者可以指示行走速度或受傷信號。

對機器學習算法的調(diào)整也將支持其他領(lǐng)域的研究。基于人工智能的解決方案可用于統(tǒng)計和監(jiān)測瀕危動物，并防止偷獵。未來的用途可能包括根據(jù)海龜獨特的殼型來追蹤它們，識別動植物的類型和健康狀況，或者探測和監(jiān)測動物或人類活動的蹤跡。