谷歌人工智能可以从陷阱摄像机的镜头中辨认野活跃物

由于天气变革、偷猎和对天然栖息地的粉碎，一些动物种群的景况要比其他动物糟糕得多。据预计，从1970年到2014年，高出4000个物种的数目镌汰了60%。连系国最近的一项环球评估发明，在将来10年内，多达100万个物种面对灭尽的伤害。

为此，谷歌与国际掩护组织和其他组织举办了相助，方针是辅佐处理赏罚天下上最大和最多样化的数据库之一——该数据库是行为激活相机拍摄的照片合集。这是野活跃物调查的一部门，也是一个支持人工智能的平台，，通过加快捕获相机的照片说明，简化了掩护监测事变。

谷歌地球外展项目司理Tanya Birch在博客中表明说，生物学家和土地打点者活着界各地安排和监控的成千上万个陷阱摄像头每年会拍下数百万张照片。云云数目，使得有用地筛选图像变得很有挑衅性，并且并不是每个动物都轻易被发明——出格是当它们在黑漆黑或躲在灌木丛后头的时辰。高出80%的照片基础不包括动物，由于这类照片是相机陷阱被风吹草压到或其他无关元素触发时拍摄的。

野活跃物调查组织数据集的用武之地在于，可以使陷阱相机图像按照物种、国度和年份举办过滤。谷歌暗示，它的人工智能平台猜测处事(AI Platform Prediction service)让野活跃物洞察每小时说明多达360万张照片成为也许。这比人类专家均匀每小时标志300到1000张图像要快3000倍，速率基础不在一个量级上。

谷歌辅佐实习的模子，可以操作其TensorFlow呆板进修框架对图像中的物种举办分类，并自动删除不包括动物的照片。它在614个物种中得到了很高的精确率，对美洲虎和非洲象等物种以及更罕有的野活跃物，如白唇鹿，其分类精确率为80%到98.6%。

有了这些数据，掩护区或反偷猎项目标打点者就可以权衡特定物种的康健状况，处所当局也可以操作这些数据来拟定政策和掩护法子。

（编辑：湖南网）

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