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| 本文作者： nebula | 2024-10-25 12:54 |
“大熊貓AI飼養員”迎來重磅升級。
第八個國際熊貓日來臨之際，中國大熊貓保護研究中心、廣東工業大學、騰訊云聯合宣布，人工智能+大熊貓保護探索項目取得新的突破，可識別復雜場景下大熊貓行為，以及追蹤大熊貓進食食物類別，識別準確率均超過80%。
此前，廣東工業大學信息工程學院電子信息工程班在中國大熊貓保護研究中心、騰訊云的支持和指導下，打造出全球首個大熊貓行為智能識別模型及智慧系統，可識別圈養大熊貓的進食、喝水、睡覺等日常行為，幫助飼養員更加精細地呵護大熊貓健康。
項目指導老師、廣東工業大學教授、博士生導師蔡念介紹，近期該算法識別模型研究取得新的突破，可在室內光線較暗甚至夜晚、欄桿遮擋等復雜場景下識別大熊貓行為，也意味著實現了全場景下大熊貓行為的智能識別。同時，在識別出大熊貓“進食”行為識別基礎上，能進一步追蹤識別進食食物種類、時間，包括竹子、竹葉和人工輔食等，能為大熊貓的日常管理保護帶來更為精準的數據支持。
期間，騰訊云基于公有云、人工智能開發服務平臺TI及一站式研發管理平臺CODING DevOps等產品和資源，繼續為項目組提供從底層算力、訓練環境部署、數據標注到模型訓練的全鏈路技術與平臺支持，助力項目組學生們縮短算法模型訓練時長，加速成果落地。目前，該算法和系統公開了一項國家發明專利，專利申請進入實質審查階段。
算法優化，突破復雜場景大熊貓行為識別率
一階段，項目組學生們面臨的一大難題，是光線、遮擋物與攝像頭拍攝角度，都會對行為識別的精準度產生影響。尤其是室內場景，欄桿的遮擋及欄桿在燈光照射下的投影等，都會影響識別的精確度與穩定性。
如何在室內有遮擋的復雜環境中準確識別大熊貓的進食、喝水、睡覺等行為？本階段，項目組通過優化SlowFast算法，大幅提升了系統在遮擋環境下的行為識別能力。
借助騰訊云TI平臺，學生們快速完成2萬余張新增的大熊貓圖片的行為標注。經過反復的訓練和驗證，室內遮擋場景下的大熊貓行為識別準確率提升到了80%以上。這也意味著，各種復雜環境中都能夠穩定地捕捉和識別大熊貓的行為，為管理員提供更加準確的數據支持。
除了復雜場景下大熊貓行為識別算法的優化，項目組還實現了對大熊貓進食行為中不同食物類別的追蹤識別，包括竹子、竹葉和人工輔食。
多樣化、精細化的食物識別能力，為大熊貓的日常管理帶來更為精準的數據支持，助力管理員更好地掌握每只大熊貓的飲食偏好，并提供關于大熊貓營養攝入的全面數據，為優化大熊貓的日常飲食結構提供科學依據。
助推AI飼養員應用落地，助力大熊貓精細化保護
目前，該算法和系統公開了一項國家發明專利，專利申請進入實質審查階段。未來，隨著數據和算法的不斷優化，項目組計劃將大熊貓行為智能識別模型部署到大熊貓保護與研究基地，實時識別、統計、分析每一只大熊貓的行為并生成報告，飼養員、管理員通過系統可以查看所負責的大熊貓的日報、周報、月報，了解大熊貓的飲食和健康狀況。
中國大熊貓保護研究中心專家表示，進食、喝水、睡覺等行為是判斷大熊貓健康狀況的重要依據，也是日常飼養過程中非常關注的。比如，長時間不進食或進食時間不足均可能會導致營養不良，有的行為和飲食異常也是生病的征兆。
因此，飼養員所掌握大熊貓吃、喝、睡等行為數據越豐富，越有利于大熊貓的研究與保護。
過去，這些大熊貓行為主要依靠人工現場觀察和記錄，飼養員在日常管理中需要每隔5分鐘觀察一次大熊貓的行為狀態，估算進食量等等。因此，如果能用AI識別并記錄這些行為的發生時間、時長和頻率，將日常飼養數據記錄智能化、數字化，幫助飼養員研究，對于大熊貓保護與研究具有重大的意義。
騰訊云AI產品架構師范博昭表示，騰訊云將持續助力大熊貓AI飼養員的升級迭代，用數字科技助力大熊貓研究保護與全球生物多樣性保護。
在人工智能相關人才培養方面，騰訊云也為廣東工業大學提供了 cloud studio 等創新平臺工具， 便于師生開展更貼近實用場景的實踐訓練。
雷峰網(公眾號：雷峰網)
