無人機和人工智慧助力澳大利亞海洋哺乳動物研究員

對於海洋研究人員來說，準確獲得海洋中儒艮的數量實屬一個艱難的任務。這就是為什麼來自西澳大利亞默多克大學的海洋哺乳動物研究員阿曼達·霍奇森博士想利用無人機創造一個更簡單、更精確的方法來跟蹤的瀕臨滅絕的海洋動物。

目前，通過航空來調查儒艮數量仍然是一個主要的低技術方法。四名研究人員會坐在飛機上，通過飛機在某一區域上飛行，有兩人通過窗戶來計算這一區域的動物，另外兩人則充當抄寫員來記錄實時景象。毫無疑問，這種方法十分麻煩而且成本高，這就是為什麼霍奇森希望使用配備攝像頭的無人機來幫助收集數據，但是無人機也是一把雙刃劍。

霍奇森說：「我們所用的無人機一直沿著一條直線不斷地進行拍照，所以最終我們將獲得成千上萬張圖像。」因此，儘管無人機節省飛行時間，但是篩選大量的圖像又成為了間距的任務。

也就是因為這個問題，昆士蘭科技大學的計算機科學家Frederic Maire博士加入到了研究當中。Maire博士對人工智慧(AI)非常感興趣，他已經開發出了一種自動檢測系統，該系統可以在無人機拍攝的照片中搜索出儒艮。Maire的自動化檢測系統使用的是谷歌的機器學習程序TensorFlow，這個程序一直被訓練根據儒艮的大小和顏色辨認出圖片中的儒艮。

隨著獲取的正負例子逐漸變多，探測器本身的精度也會變得更好，負面例子包括海里任何看起來像儒艮的東西，例如波浪、波峰和陰影，但這些都不是儒艮。Maire的系統目前的準確率為80%，還處於系統的早期階段，所以霍奇森仍然需要人來驗證該系統掃描後所識別出的儒艮。她說：「使用了這個系統後，任務比以前輕鬆了很多，時間減少了一般，隨著探測系統的不斷完善，時間會變得更短。」

通過微調後，這個自動識別系統也可以培訓識別其他需要統計數量的動物。霍奇森說：「我們下一步的計劃是識別鯨魚數量，因為我們已經開始使用圖像來訓練該系統。識別其他動物的數量，過程都是相同的，任何你想調查的動物都可以通過這一方法進行數量統計。」

Maire表示檢測軟體有潛力被用於無人機監控鯊魚海灘的系統。Maire解釋道：「如果大型鯊魚被識別到，檢測軟體會發送簡訊或圖像給救生員，這也是我們正在研究的一個潛在的應用。」

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