高难度ai教程(春山新籁太牛了)(1)

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。

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西北大学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。

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郭松涛带队考察黄柏塬野外基地(资料图片)

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郭松涛攻读博士期间在野外做数据记录(资料图片)

2021年4月中旬,记者一行走进秦岭南麓大坪峪的高山密林,探访了西北大学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,也是西北大学金丝猴研究团队负责进山采集春季样本的成员之一。

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一只幼年金丝猴对摄像头产生了兴趣

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。

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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。  

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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。

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资料图片

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。

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“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。”西北大学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”。

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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。 

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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。

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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。

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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”。

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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。

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位于西北大学太白校区的野生动物检测数字化实验室(张潇摄 )

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

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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”。

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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。

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“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”。

文/西安报业全媒体记者 张潇 谢馨

图、视频/西安报业全媒体记者 谢伟 谢馨 部分由受访者提供

视频制作/西安报业全媒体记者 谢馨

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