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新京报快讯(记者 张璐)记者今天(2月25日)获悉,西北大学的科研团队依托人工智能等新手艺,研发“猴脸识别手艺”,用于秦岭等地近千只川金丝猴的识别,支持对动物举行研究和珍爱事情。现在,系统已经在灵长类的41个代表性物种和4种食肉动物群体举行了适用性验证,平均识别精度达94.1%。

川金丝猴是一种珍稀濒危且中国特有的灵长类物种,生存在陕西秦岭、四川西部、甘肃南部和湖北神农架等山系之中。为了对其举行珍爱和研究,西北大学金丝猴研究团队历久开展野外跟踪研究,20年前经由艰难探索实现了对野生金丝猴的近距离考察和个体识别。然则,若何能够准确、快速地对野生金丝猴举行个体识别,并据此开展珍爱,一直是全世界动物学家憧憬但又无法突破的难题。

成年雌性川金丝猴。受访者供图

针对这一前沿问题,西北大学教授郭松涛与盘算机科学领域专家确立动物AI研究团队。团队行使神经 *** 原理,首次开发出基于Tri-AI手艺的金丝猴个体识别系统,实现了对野生个体的准确身份识别和延续跟踪采样功效。

Tri-AI系统不仅可以应用于多个类群的差别物种,还可实现夜间延续无碍观察。现在该系统已经在灵长类的41个代表性物种和4种食肉动物群体中举行了适用性验证,平均识别精度达94.1% 。

对话

精准识别,可助力动物珍爱、繁育和研究

相较于人脸识别,猴脸识别有何难度?未来系统若何举行更普遍应用?对此,新京报记者对西北大学生命科学学院教授、陕西省秦岭珍稀濒危动物保育重点实验室副主任郭松涛,以及团队成员西北大学信息科学与手艺学院副教授许鹏飞、西北大学生命科学学院副教授何刚举行采访。

新京报:动物个体识别有怎样的应用场景?

郭松涛:物种个体识别可以应用于野生动物种群监测,动物园等迁地珍爱的动物救治、饲养和繁育、畜牧业农场动物的一样平常治理,以及宠物动物遗失寻找等,有普遍的适用需求。

好比农场里的动物许多,若是一头羊生病了,治疗后回到羊群里,再把它找出来重复检查就对照难了。传统的方式是打耳标,在羊耳朵上戴个数字或字母标识,但这属于损伤性符号。耳标经由风吹日晒,有时候也看不清晰,可能有误差。通过系统识别,就可以马上将这头羊找出来,还能领会它的各项信息。有了识别系统,特种用途的动物也不用纹身或者植入芯片了。

现在,鸟类、两爬类动物、昆虫的个体识别存在难题,我们优先选择大型的哺乳动物举行识别和研究,好比金丝猴、大熊猫、老虎等珍稀哺乳动物,有望以后拓展到其它动物类群上。

新京报:科研人员是若何想到要研发这套系统的?

郭松涛:西北大学金丝猴研究团队历久开展动物跟踪研究,传统设施是通过人的履历积累识别动物个体。我们近距离考察,通过望远镜可以看到金丝猴清晰的面部特征,好比有的金丝猴嘴底下有一个痣,有的因打架耳朵被扯掉一块,这都是自然符号。有时为了对特定工具举行考察,我们还会做一些人工符号,好比有色染料。在一段时间内,只要把符号位置记清晰,我们就不会丢失所考察的动物个体,下次看到它还能认出来。

但这种方式在大局限的野外调查和监测中就不适用了。在做野生动物珍爱时,我们不能能给成千上万只金丝猴做符号。有时我们通过DNA识别,好比获得动物的毛发和粪便,下次再遇到它可以检测出来,但这需要到实验室里判别,也异常贫苦,达不到实时识别的要求。以是,我们凭据研究和珍爱事情的需要,探索新的识别手艺,四五年前就更先攻关这项手艺。

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新京报:猴脸识别系统研发有何难度?

郭松涛:首先,不依赖于物种的识别手艺,要求有通用的识别部位。界说面部为通用识别部位,也是经由动物生态学和盘算机科学领域的专家深入讨论后决议的,这个计谋的制订尤为要害,是研发更先就面临的难点。

AI手艺需要大量地分类好的数据,然则,由于野生动物不能控,是动态的,不会配合摄影,因此我们在野外举行数据采集异常难题。该研究需要拍摄异常多的影像数据,对算法和模子举行训练。

动物在野外有隐藏本能,毛发颜色等可能会和环境融在一起。好比,冬季秦岭山里都是灰黄色,金丝猴的毛发也是这个颜色,要在人工条件下,从环境颜色中剥离出动物个体并不容易。

另外,金丝猴的脸部皮肤带毛区域多,毛发可能有蓬松转变,纹理特征更庞大,对识别系统的深度学习能力和算法提出了更高的要求。

新京报:系统若何对看起来相似的猴脸举行区分?猴子长大面部发生转变,系统还能识别出来吗?

许鹏飞:刚更先训练模子时,也许需要20个金丝猴个体,这些信息要异常准确,每只金丝猴需要拍摄差别角度的照片,将系统模子完成。新的金丝猴个体再泛起时,系统会提取特征并对比已有信息,从而对新个体举行识别。与人脸识别逻辑相似,系统会盘算出猴脸的识别特征,举行信息符号和系统统建。与人们逐步积累履历并识别差别,算法可以高效完成特征抓取、比对和识别。

猴子成年后,面部不会有明显转变。然则幼年到成年之间会泛起转变,若是机械在猴子2岁和5岁各拍到一次,系统可能会将5岁时的个体认错成一只新的个体。然则对于我们历久研究的约200只金丝猴,通过不间断地拍摄纪录,人工智能也可以自己学习,为发生细小转变的金丝猴个体弥补新的特征。

值得一提的是,系统还能实现夜间延续无碍观察。我们用红外摄像头夜间拍摄的照片和视频,失去了色彩信息,出现灰度,然则在这种情况下,系统仍然可以举行个体分辨,说明系统盘算和学习识别特征信息是普遍的,包罗但不依赖于色彩信息。深层次的原理我们还在探索中。

系统可从夜间拍摄的影像识别动物。受访者供图

新京报:现在系统还可以识别哪些动物?准确率怎么样?

何刚:系统已经在灵长类的41个代表性物种和4种食肉动物群体举行了适用性验证,平均识别精度达94.1%。4种食肉动物群体为虎、狮、狐�B和小熊猫。灵长类的41个代表性物种包罗川金丝猴、狒狒、黑猩猩、长臂猿、猕猴、山魈等。

系统识别基于图形图像和面部特征,需要学习大量的数据。由于金丝猴数据较多,系统算法训练已经异常完善,识别率是趋近100%的,可以作为树模。但有些物种受可拍摄的种群数目、采样条件限制等缘故原由,照片等数据不算多,以是平均的识别精度达94.1%。未来随着数据不断丰富,识别精度还将提升。

同时,啮齿类、有袋类等哺乳动物也都是系统的潜在识别动物。未来,这项事情可以扩展应用的行业和局限很广。我们希望连系野外和圈养条件识别动物的差别应用场景与需求,举行个性化识别功效的研发,通过动物精准识别,实现动物珍爱、饲养、繁育和研究的精细化治理。

新京报记者 张璐

编辑 刘梦婕 校对 李世辉

(责任编辑:董云龙 )
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