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英特爾用人工智能助力野生動(dòng)物保護(hù)

7GLE_Intelzhiin ? 來(lái)源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-11-26 15:48 ? 次閱讀
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在我國(guó)歷史上曾呈“眾山皆有”的東北虎,如今瀕臨滅絕的危險(xiǎn)。受人類(lèi)活動(dòng)增加、森林砍伐、棲息地退化等多種因素的影響,野生東北虎種群及其棲息地在不斷地萎縮,自2012年至2015年期間,有關(guān)部門(mén)在中國(guó)境內(nèi)通過(guò)野外紅外相機(jī)僅監(jiān)測(cè)到不到30只野生東北虎個(gè)體。野生東北虎處于食物鏈頂端,它們的生存狀態(tài)是反映整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)是否健康的一項(xiàng)重要指標(biāo)。世界自然基金會(huì)(WWF)與合作伙伴在東北虎棲息地保護(hù)、反盜獵以及保護(hù)區(qū)野外環(huán)境監(jiān)控等方面,一直持續(xù)做著努力。通過(guò)野外監(jiān)控,可以對(duì)整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的生物多樣性,棲息地變化進(jìn)行分析,有效地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,找到科學(xué)的解決辦法,控制和減緩環(huán)境的惡化,在自然保護(hù)和社會(huì)發(fā)展中尋求平衡點(diǎn)。

圖片來(lái)源:WWF China

目前,自然保護(hù)區(qū)中使用的傳統(tǒng)紅外監(jiān)控相機(jī),能夠?yàn)樯鲜龅墓ぷ魈峁┮欢ǖ臄?shù)據(jù)支持,但也存在著巨大的弊端,如:每2個(gè)月通過(guò)巡護(hù)員人工采集回的數(shù)據(jù),需要依靠人工判讀的方式,先剔除大量無(wú)效照片,再以人眼辨識(shí)個(gè)體進(jìn)行分類(lèi)分析,從采集到分析,大約需耗時(shí)4個(gè)多月;因風(fēng)吹草動(dòng)就導(dǎo)致大量空拍;存在無(wú)效抓拍;一些圖像質(zhì)量不佳。所以,從數(shù)據(jù)采集、處理到分析,時(shí)效性、精確度和效率都有待提升。

2018年7月,英特爾攜手世界自然基金會(huì)(WWF),并聯(lián)合技術(shù)合作伙伴??低?/u>,啟動(dòng)“東北虎保護(hù)-端到端人工智能監(jiān)控系統(tǒng)“的開(kāi)發(fā),助力野生動(dòng)物保護(hù)朝著數(shù)字化、智能化方向發(fā)展。英特爾端到端人工智能系統(tǒng),將由野生動(dòng)物保護(hù)智能抓拍相機(jī)和云端數(shù)據(jù)處理及監(jiān)控服務(wù)軟件組成。

??低曅麻_(kāi)發(fā)的野生動(dòng)物保護(hù)智能抓拍相機(jī),將首次采用邊緣計(jì)算和云計(jì)算相結(jié)合的設(shè)計(jì)理念,搭載的英特爾? Movidius?人工智能視覺(jué)處理芯片(VPU),實(shí)現(xiàn)了對(duì)前端智能算法的支持,極大提升了處理效率。由專(zhuān)為野生動(dòng)物適配及訓(xùn)練的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)視頻幀進(jìn)行逐層特征提取,最終計(jì)算出目標(biāo)位置與置信度,實(shí)現(xiàn)對(duì)東北虎的精準(zhǔn)識(shí)別抓拍。通過(guò)前端智能抓拍,系統(tǒng)自動(dòng)篩選出符合要求的東北虎照片,減輕后期分辨圖片和視頻的人力負(fù)荷。

云端將采用英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展服務(wù)器,通過(guò)英特爾開(kāi)發(fā)的Re-ID技術(shù)對(duì)東北虎的個(gè)體進(jìn)行再識(shí)別。該技術(shù)通過(guò)收集數(shù)百只老虎、上萬(wàn)張圖片的樣本庫(kù),有效地訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。這樣就可以對(duì)每一臺(tái)相機(jī)提取出的老虎數(shù)據(jù),自動(dòng)生成數(shù)據(jù)庫(kù),包括位置、時(shí)間、影像、甚至運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。這是英特爾首次將人工智能動(dòng)物個(gè)體識(shí)別技術(shù)應(yīng)用在野生動(dòng)物保護(hù)項(xiàng)目中。云端的大數(shù)據(jù)還可以對(duì)老虎個(gè)體的蹤跡、活動(dòng)范圍、棲息地特征、相關(guān)有蹄類(lèi)動(dòng)物及人活動(dòng)的分布進(jìn)行分析,自動(dòng)生成有價(jià)值的分析報(bào)告,協(xié)助開(kāi)展野生動(dòng)物的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和保護(hù)。

英特爾至強(qiáng)可拓展服務(wù)器平臺(tái)將針對(duì)野生動(dòng)物保護(hù)及環(huán)境監(jiān)測(cè)的需求,提供大數(shù)據(jù)接入和數(shù)據(jù)精細(xì)化分析支持,針對(duì)數(shù)百GB的歷史數(shù)據(jù)和每年來(lái)自數(shù)百個(gè)監(jiān)控相機(jī)和其他采集設(shè)備的TB級(jí)的數(shù)據(jù),通過(guò)Intel SSD固態(tài)盤(pán)加速存儲(chǔ)技術(shù),用于Re-ID動(dòng)物個(gè)體識(shí)別和特征提取的英特爾數(shù)學(xué)核心函數(shù)庫(kù)(MKL),Intel Optimized Tensorflow等深度學(xué)習(xí)優(yōu)化工具鏈,使得處理效率比以往大幅提升。

最新的至強(qiáng)服務(wù)器平臺(tái)相對(duì)前代系統(tǒng)處理能力和單周期FLOPS均有大幅提升,提供了更加完備的針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和高級(jí)數(shù)據(jù)分析任務(wù)的軟硬件優(yōu)化方案?;贑affe,Tensorflow,PyTorch等通用深度學(xué)習(xí)框架的開(kāi)發(fā)都能夠順暢遷移到至強(qiáng)平臺(tái)??焖偬嵘龣C(jī)器學(xué)習(xí)模型的推理效率,為合作伙伴快速部署人工智能應(yīng)用在線服務(wù)提供支持。至強(qiáng)可擴(kuò)展服務(wù)器平臺(tái)對(duì)工作負(fù)載支持動(dòng)態(tài)優(yōu)化,幫助客戶從容應(yīng)對(duì)快速增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)分析和人工智能業(yè)務(wù)。

想象一下,未來(lái)護(hù)林員可以通過(guò)手持終端或野外智能抓拍相機(jī)上傳海量圖片,通過(guò)云端的至強(qiáng)服務(wù)器完成高效的圖像內(nèi)容的識(shí)別和分析,并通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘,在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)動(dòng)物蹤跡和行為規(guī)律,助力珍稀野生動(dòng)物的保護(hù)。

人工智能助力野生動(dòng)物保護(hù)的事業(yè)剛剛啟動(dòng),未來(lái)還需要不斷的創(chuàng)新與嘗試,相信用善意驅(qū)動(dòng)的人工智能應(yīng)用,將會(huì)幫助人類(lèi)解決更多的大問(wèn)題。

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原文標(biāo)題:AI護(hù)老虎,智護(hù)生態(tài),英特爾用人工智能解決大問(wèn)題

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