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智能手机可以轻松识别濒临灭绝的动物

作者:莘裆    发布时间:2017-08-17 02:42:01    

作者:Hal Hodson田野生物学是出了名的辛苦工作在1982年的一项着名研究中,史密森尼昆虫学家特里·欧文(Terry Erwin)手工计算了巴拿马一公顷森林树冠中昆虫种类的数量通过推断,欧文估计了地球昆虫的总生物多样性如果您的智能手机可以承受一些压力怎么办哈佛生物学家和计算机科学家沃尔特·谢里尔(Walter Scheirer)设计了一种机器视觉系统,可以自动识别和计算特定动物并在摩托罗拉Droid X2智能手机上运行这将有助于生物学家更快,更准确地判断脆弱生态系统的健康状况两年前,位于加利福尼亚州莫哈韦沙漠的爱德华兹空军基地呼吁以便宜的方式监视居住在那里的动物该地区是濒临灭绝的沙漠龟以及受威胁的莫哈韦地松鼠的最后避难所之一(见地图)在这样一个偏远的地方密切关注动物种群的健康是耗时且昂贵的因此,Scheirer开发了能够识别陆龟和松鼠的检测和分类算法,而不仅仅是标准的智能手机自动相机陷阱已经存在,但它们没有足够的选择性 “现在,我们必须手动浏览每张照片,以识别物种,并从虚假照片中分离出感兴趣的照片这是一项非常费力的工作,“普林斯顿保护生物学家Siva Sundaresan说道,他与肯尼亚的格雷维斑马一起工作他说Scheirer的方法对生物学家来说可能非常有用但是,手机如何分辨松鼠与岩石或风滚草之间的区别 Scheirer的系统首先通过扫描其环境来寻找可能是它想要的动物的物体它会查找对场景不熟悉的像素块,然后检查它们以确定它们是否代表它已经训练识别的任何动物 Scheirer的算法不是检查每个像素,而是分析视频帧的内容并寻找识别动物的像素模式算法不需要密集处理,因此在智能手机上运行良好将于本月晚些时候在佛罗里达州克利尔沃特举行的计算机视觉应用研讨会上发表的论文展示了该算法的有效性,该系统能够在78%的时间内区分三种不同种类的地松鼠,即使它们几乎相同 Scheirer表示,这些算法已被调整,识别率目前约为85% Scheirer说他的目标是建立一个便宜,易于使用的系统,可以在任何环境中自动检测动物计划在下个月进行更多的现场试验,该团队的目标是到2014年向美国空军提供成品系统普林斯顿人口生物学家Dan Rubenstein说机器视觉系统也将帮助我们更细致地了解脆弱的生态系统 “你不会从如此小的规模推广到如此庞大的规模,”他说 “我们将能够拯救生态系统”会议上提出的另一个名为Hotspotter的系统通过条纹和斑点识别斑马和长颈鹿等动物,尽管它仍然需要一些人类指导,不像莫哈韦沙漠系统在Hotspotter工作的鲁宾斯坦说,像这样的系统将允许生物学家在个体基础上观察动物及其行为 “我们可以开始建立大量数据库,了解谁是谁,以及他们如何及时移动我们可以使用社交网络来弄清楚它们之间的关系“更多关于这些主题:

 

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