看深度學習十九般武藝：它還能幫助保護瀕危動物

本文作者：楊曉凡

2017-06-12 22:40

導語：借助深度學習，在野外用手機拍的照片就有可能貢獻力量

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：瀕危動物研究中一大難題是準確估計它們的數(shù)量，想要追蹤以及詳細了解其中的個體更是難上加難。不過來自杜克尼古拉斯學院的兩位老師想到了辦法，居然可以用深度學習來幫忙做這件事。

傳統(tǒng)上，獲得野生動物的信息只能靠專業(yè)的生物學家自己去野外尋找。但是野生動物的活動范圍很大，只靠小批量的專業(yè)生物學家所能研究到的范圍太有限。更重要的是，人們共同關心的瀕危野生動物，因為種群太小、數(shù)量太少，野外很難遇到存活的個體，這就導致對他們的追蹤和準確數(shù)量的估計非常困難。

現(xiàn)在隨著智能手機的普及，許許多多的普通人、愛好者都可以在野外拍攝到野生動物和它們產(chǎn)生的痕跡。那能否也讓這些非專業(yè)生物學家采集的數(shù)據(jù)發(fā)揮作用呢？來自杜克尼古拉斯學院的Zoe Jwell和Sky Alibhai想了個辦法把這些數(shù)據(jù)也利用起來，下面就跟雷鋒網(wǎng) AI 科技評論一起來看看他們的故事。

WildTrack眾包識別足跡

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在幾十平方英里的非洲草原上找到一只獵豹是很難的，不過一只獵豹一天可以留下差不多20萬個腳印，只是找到它的蹤跡的話就容易多了。而且研究人員發(fā)現(xiàn)，這些蹤跡除了能幫忙定位動物以外，其實還能從里面挖掘出很多信息。

這些新發(fā)現(xiàn)很可能會給野生動物保護帶來全新的方法，而這些新方法就可以通過深度學習和NVIDIA GPU跳躍性地得到。

Zoe Jwell和Sky Alibhai是WildTrack的聯(lián)合創(chuàng)始人，這是一個專注于觀察瀕危動物的非營利性組織。在世界環(huán)境日這天，他們啟動了一個叫做ConservationFIT（保護性足跡識別）的項目，其中FIT的意思是足跡識別技術（footprint identification technology）。這個項目想要用眾包的方法處理動物腳印的照片，然后用這些照片建立算法來識別留下這些腳印的動物的種類、個體、性別和年齡段。

他們兩人的熱情來自1990年代時的一次2年期的旅行，那時候他們在為津巴布韋和納米比亞政府觀察黑犀牛，當時的偷獵行為非常猖獗。由于人類把黑犀牛的角砍下來做非法交易，它們的數(shù)量急劇下降。

政府把無線電項圈和除角作為保護黑犀牛的主要方法。但在草原上游蕩了10年之后，Jewell和Alibhai終于確認了這些方法收效甚微。不只是因為無線電項圈經(jīng)常停止工作，還因為本來無線電項圈都是戴給雌性黑犀牛的，但現(xiàn)在它們開始出乎意料地、破壞性地把它們的生育周期從每三年生一只小犀牛變成了每十年生一只小犀牛。

追著足跡走

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時間長了，經(jīng)常帶著他們的向?qū)査麄優(yōu)槭裁床桓鴦游锏哪_印走。原來他們的向?qū)軓倪@些腳印里讀出來的除了直白的動物去了哪，還有很多別的信息。

“讓我們很驚訝的是，這些土著專家不僅能分辨出來是什么物種，還能分辨出不同的個體，只看腳印就可以?！盇libhai說，“經(jīng)常性地，他們看到一個腳印，然后他們就能說出那頭犀牛的名字，然后找到那頭犀牛來向我們證明他說的沒錯?！?/p>

Jewell和Alibhai兩人花了好幾年的時間進行了刻苦的嘗試，他們用醋酸鹽或者一卷卷的賽璐珞來追蹤動物腳印。然后90年代中期的兩項發(fā)現(xiàn)改變了一切，一項是數(shù)碼相機的發(fā)明，他們借此發(fā)現(xiàn)了JMP軟件；另一項是SAS研究院的統(tǒng)計分析軟件?？恐@兩項工具，他們兩人開始建立復雜的統(tǒng)計學模型。

這些技術孕育了FIT，今天的FIT已經(jīng)可以用腳印的照片分辨出種類、個體、性別和年齡段。

“從圖像處理，到分析，到繪制分布圖，它什么都能做”，Alibhai說。

為了達到目的，還需要更多算法

目前，WildTrack已經(jīng)為15種動物開發(fā)了FIT算法（15種動物里包括最開始引發(fā)了后面這些故事的黑犀牛），然后由于想要加速對瀕危生物的觀察監(jiān)控，全世界用于野外研究的FIT需求也爆發(fā)性地增長。

ConservationFIT項目的上線就是用身在野外的生物學家、追蹤者和普通科學家們通過智能手機拍的照片更快地建立算法。所以后來Jewell和Alibhai和SAS進行協(xié)作，運用NVIDIA GPU，發(fā)掘用深度學習來處理可能越來越多的照片、越來越多照片內(nèi)嵌信息的可能性。

“我們現(xiàn)在做的事情還很初級，研究腳印、動物毛皮模式、毛發(fā)結(jié)構和其它一些形態(tài)學特征，但初級的結(jié)果就可以遠超了我們的預期”，Jewell說，“我們期待用NVIDIA GPU可以提高速度，這樣我們就可以處理好幾個維度的數(shù)據(jù)”。

Jewell和Alibhai的終極目標是能讓休閑旅游游客們前往保護區(qū)的80億人次瀏覽都發(fā)揮作用。

“想象一下，加入只有1%的游客帶了智能手機、采集了一些足跡數(shù)據(jù)”，Jewell說?！斑@就已經(jīng)給深度學習和FIT提供了八千萬的數(shù)據(jù)點可以用來判斷種群分布和識別個體?！?/p>

ConservationFIT

ConservationFIT想把已經(jīng)全世界普及的智能手機，以及靈活方便的無人機也利用起來，采集更多維度的信息，獲得物種地域、群體大小、分布情況的更多數(shù)據(jù)。

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通過iNaturalist也可以上傳自己拍的照片，還可以和全球的照片進行對比。其中有一項重大的意義就是統(tǒng)計野生熊貓的數(shù)量，現(xiàn)在這些生物學家們并不知道確切的數(shù)目，也還沒辦法從腳印分辨出來熊貓的性別。不過現(xiàn)在杜克大學尼古拉斯環(huán)境學院李彬彬博士已經(jīng)有了新的方法能以95%的確定性判斷出熊貓的性別，這就給中國的研究人員在統(tǒng)計熊貓數(shù)量時提供了一個非常有力的工具。

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ConservationFIT的潛力還不止于此。據(jù)Alibhai介紹，東北虎生活的區(qū)域可能會覆蓋半米厚的積雪，人力進入觀測很難。但是如果用無人機進行拍攝，最起碼可以發(fā)現(xiàn)老虎的蹤跡；接下來的目標就是確認老虎的種類，無人機拍攝的照片可以交給ConservationFIT平臺進行分析，甚至無人機可以到地面附近拍下清晰的老虎腳印照片，這樣可以獲得更多關于這只老虎的信息。

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