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鸟类识别与人工智能在动物行为研究中的应用

 

来源:本文章来源于网络 | 时间:2020-09-04 16:38:48

人工智能系统在野外和圈养中自动收集训练数据。

在动物行为的相关研究中,动物个体的识别是最昂贵、最耗时的环节之一。这限制了科学家可以研究的行为范围和种群规模。科学家们尝试了许多识别方法,比如在鸟类腿上绑上丝带,但这会给鸟类带来压力。现在,这种问题有望通过人工智能模型得到解决。

来自法国、德国、葡萄牙和南非的研究人员最近在生态与进化方法杂志上宣布,根据7月27日的Urek网站,一项新的研究首次表明人工智能(AI)可以训练计算机识别鸟类中的不同个体。

这篇论文的主要作者,法国功能与进化生态学中心的安德雷拉博士说:我们的研究结果表明,计算机能够持续地识别数十只鸟类。在计算机的帮助下,我们提供了一个解决方案,以克服野生鸟类研究的最大局限之一--准确识别个体种群。

在这项研究中,科学家们引入了人工智能技术,在利用这些数据训练和测试人工智能数据模型之前,收集了数千幅有标记的鸟类图像。这项研究是人工智能技术在鸟类研究中的首次成功应用。

费雷拉博士解释道:自动无创动物识别技术的发展已经完全脱离了标记程序,不再受研究人员操作的影响。这是这一研究领域的重大突破。该系统具有非常广阔的应用前景,可以解决许多难题。

然而,很难获得带有标签的动物照片,这是这项技术的主要瓶颈。研究人员成功地克服了这一挑战,他们用相机捕捉器和传感器构建了馈线器:一方面,研究中的大多数个体鸟类携带被动式集成应答器(PIT)标签;另一方面,鸟类喂食者的天线能够使用这些标签读取鸟类的身份,并触发要打开的摄像机。

研究人员训练了人工智能模型来识别几种常见鸟类的图像,如野生山雀、社会编织者和圈养斑马麻雀。之后,人工智能模型识别了一些奇怪的个体图像。结果表明,野生物种的识别准确率超过90%,圈养斑点麻雀的识别准确率为87%。

科学创意

编撰:朱明义

审查:单独

责任:雷新宇

期刊来源:生态学和进化方法

日刊编号:2041-210x

链接到原文:

https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-07/bes-rbf072120.php

[资料来源:秀秀科技]

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