每個(gè)物種——以及該物種中的每一種動(dòng)物都有其獨(dú)特的足跡。每一個(gè)足跡及其下面的基質(zhì)都講述了一個(gè)關(guān)于動(dòng)物活動(dòng)和環(huán)境的故事。從足跡中收集的信息有助于保護(hù)主義者追蹤野生動(dòng)物的行為并監(jiān)測瀕危物種。這些信息也有助于保護(hù)地球上的生物多樣性。
動(dòng)物保護(hù)主義者可以從足跡中學(xué)到很多東西，但手動(dòng)處理所有信息是一項(xiàng)繁瑣的任務(wù)。野生動(dòng)物保護(hù)組織WildTrack創(chuàng)建了足跡識(shí)別技術(shù)(FIT)，作為一種非侵入性的方法來監(jiān)測野生動(dòng)物。測量動(dòng)物足跡的數(shù)字圖像以創(chuàng)建地理輪廓，然后進(jìn)行分析以確定動(dòng)物的物種、年齡等級(jí)、性別和個(gè)體身份。
FIT 非常準(zhǔn)確，但是很費(fèi)時(shí)間。每個(gè)圖像都需要現(xiàn)場專家的手動(dòng)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(xué)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(dòng)物保護(hù)主義者與加州大學(xué)伯克利分校的一組研究人員合作，使 FIT 流程自動(dòng)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(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)來更快、更準(zhǔn)確地識(shí)別和分析動(dòng)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。
為了訓(xùn)練算法，研究人員在一塊準(zhǔn)備好的土地上引誘老虎和其他野生動(dòng)物。他們拍攝了每只腳的多張圖像——每頭動(dòng)物的四只腳相當(dāng)于可以收集數(shù)據(jù)的四倍。
世界各地的公民科學(xué)家也可以上傳照片。研究人員、追蹤者和公民科學(xué)家可以下載智能手機(jī)應(yīng)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(shí)間)被輸入基于 AI 的平臺(tái)，該平臺(tái)可以識(shí)別數(shù)十種物種，準(zhǔn)確率超過 90%。此外，來自senseFly的eBeeX無人機(jī)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(kuò)大的數(shù)據(jù)收集進(jìn)一步加強(qiáng)了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并鼓勵(lì)研究人員進(jìn)行討論。此外，上傳圖像的人可以在線跟蹤該動(dòng)物的活動(dòng)。
基于 AI 的解決方案使 WildTrack 團(tuán)隊(duì)能夠擴(kuò)展其研究。最初的足跡識(shí)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(dòng)、覓食和狩獵行為以及社會(huì)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(hào)。
對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)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(jì)和監(jiān)測瀕危動(dòng)物，并防止偷獵。未來的用途可能包括根據(jù)海龜獨(dú)特的殼型來追蹤它們，識(shí)別動(dòng)植物的類型和健康狀況，或者探測和監(jiān)測動(dòng)物或人類活動(dòng)的蹤跡。
