正如巴西的司機可以收到前方交通擁堵或車輛停在硬路肩上的警告一樣，他們的智能手機或汽車電腦屏幕上可能很快就會彈出通知，實時警告他們有食蟻獸、狼或貘正在過路。高速公路。沒有人一定需要看到有問題的動物或按下控制按鈕來發(fā)送警告。
要實現(xiàn)這一目標，關鍵一步是構建自動檢測巴西野生動物的計算機視覺模型。正如《科學報告》雜志上發(fā)表的一篇文章所述，研究人員已經(jīng)實現(xiàn)了這一目標。
“這些物種是根據(jù)巴西道路生態(tài)研究中心 [CBEE，拉夫拉斯聯(lián)邦大學，UFLA] 推薦的指標選擇的。根據(jù)該中心的估計，每年約有 4.75 億只動物在巴西道路上被殺死。我們創(chuàng)建了巴西物種的數(shù)據(jù)庫，并訓練了許多計算機視覺模型來檢測它們，”該文章的第一作者加布里埃爾·蘇托·費蘭特 (Gabriel Souto Ferrante) 說。他在圣卡洛斯圣保羅大學數(shù)學與計算機科學研究所 (ICMC-USP) 進行了這項研究，作為其碩士研究的一部分。
ICMC-USP 教授、費蘭特的導師、該文章的最后作者魯?shù)婪?middot;伊波利托·梅內蓋特 (Rodolfo Ipolito Meneguette) 表示，其他國家的研究小組已經(jīng)在利用人工智能檢測野生動物的系統(tǒng)上工作了一段時間，但國外建立的模型還不夠成熟。不擅長檢測巴西動物。此外，很少有設計用于識別道路上的動物，這種應用需要在能見度通常很差的環(huán)境中進行快速檢測。
“司機還面臨著與大型動物相撞的巨大風險。他們通常沒有足夠的時間采取行動來避免它們。我們的系統(tǒng)使用路邊攝像頭與便攜式計算機相結合，在這方面具有創(chuàng)新性，”他說。
即時檢測
為了開發(fā)一個識別巴西物種的系統(tǒng)，研究人員首先建立了一個最有可能受到道路交通影響的巴西哺乳動物的數(shù)據(jù)庫，從互聯(lián)網(wǎng)上定位并下載了 1,823 張公共領域的照片(沒有版權保護)。必要時，對圖像進行編輯，以消除可能妨礙物種識別的“噪音”(顏色、亮度等的隨機變化)，或通過包括多種角度來協(xié)助識別。
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