通过“数一数”，人工智能帮助加快生态调查

洛桑联邦理工学院、荷兰皇家海洋研究所和瓦赫宁根大学与研究机构的科学家们开发了一种新的深度学习模型，用于计算航拍照片中的海豹数量，比人工数数快得多。有了这种新方法，人们可以节省宝贵的时间和资源，用于进一步研究和保护濒危物种。

生态学家几十年来一直在监测海豹种群，在此过程中建立了庞大的航拍照片库。要想计算这些照片中的海豹数量，科学家需要花费数小时。

今天，一个跨学科的研究团队已经想出了一个更有效的方法来计算生态调查中的物体。在他们发表在《科学报告》上的研究中，他们使用一个深度学习模型来计算存档照片中的海豹数量。他们的方法可以在不到一分钟的时间内完成100张图片的计算，而人类专家则需要一个小时。更重要的是，他们的方法不仅有可能帮助处理新的照片，而且还有可能帮助处理那些由于缺乏时间而无法分析的老照片。

科学家的下一步将把类似的方法应用于想难以到达的北极地区中拍摄的卫星图像，那里生活着几个海豹种群，它们已被列入国际自然保护联盟编制的濒危物种红色名录中。

该研究论文题为"Counting using deep learning regression gives value to ecological surveys"，已发表在《科学报告》期刊上。

前瞻经济学人APP资讯组

参考资料：https://www.nature.com/articles/s41598-021-02387-9

标签： 人工智能 机器学习 海豹