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看护雪山之王:这些AI研讨者找到了技能的新用武之地

发布时间:2022-08-18 06:27:53 来源:od体育
摘要:  重视 AI 范畴的小伙伴或许留心到了一个现象:真实能帮上人的运用越来越多了。   比方,在生产范畴,甘肃的牧民早就开端用 AI 在数羊、相牛了;在信息无障碍范畴,越来越多的听障、语障人士开端凭借 AI 听到外界的声响(语音转文字),然后再凭借 AI 将自己的声响传递出去(文字转语音)。   ...

  重视 AI 范畴的小伙伴或许留心到了一个现象:真实能帮上人的运用越来越多了。

  比方,在生产范畴,甘肃的牧民早就开端用 AI 在数羊、相牛了;在信息无障碍范畴,越来越多的听障、语障人士开端凭借 AI 听到外界的声响(语音转文字),然后再凭借 AI 将自己的声响传递出去(文字转语音)。

  这些赋有情面味儿的事例让人们看到了 AI 在改进人类生计境遇方面所包括的期望。

  但其实,AI 所能协助的不只是人,还有咱们周围的整个环境以及日子在其间的各类生灵,雪山之王——雪豹便是这一技能的受益者之一。图源:

  雪豹是一种大型猫科动物,散布于青藏高原、帕米尔高原、天山山脉、阿尔泰山脉及我国西部和中亚东部的其它高山区域。作为高山生态体系和中亚山地生态体系的旗舰物种,雪豹的存亡便是高原生态建设成效的晴雨表。

  但是,受人类活动、气候变暖、不合法偷猎等要素的影响,雪豹曾在上世纪 70 时代被国际自然维护联盟列为濒危物种,并在之后的很长一段时刻内都处于这种生计状况(2017 年才被降级为「易危」)。

  关于动物维护人员来说,雪豹的维护困难重重。首要,从活动规模来讲,因为所在生境的猎物密度极低,雪豹的家域面积极大,雄性雪豹的家域可达上千平方千米,这使得划定雪豹的维护规模成为难点。其次,从日子习性来看,雪豹喜爱「爬高」,经常在 3000-5000 米的雪线邻近活动,并且昼伏夜出,这使得寻找雪豹的行迹变得极端困难。雪豹的捕猎画面。图源:

  在人迹罕至的雪豹栖息地,红外相机成了动物维护人员调查和记载雪豹行迹的重要手法。它能够在不同的气候条件下 24 小时继续作业,并且不会打扰雪豹。依据拍摄到的印象,动物维护人员能够对每只雪豹斑驳的形状巨细等特征进行个别辨认,从而树立模型,估量出雪豹的种群数量等信息。2016 年,红外相机初次拍到雪豹四胞胎的画面。图源:

  但这种做法存在两大难点。首要,红外相机拍到的印象数据量太大,一个项目点每年收回近百万张相片,仅靠人工辨认要耗费许多的时刻和人力。其次,这些印象辨认起来没有那么简单,雪豹本身的「维护色」与高原裸岩高度类似,肉眼「找不同」的办法难度很大。

  因而,尽管红外相机充任人类的「眼睛」现已解放了不少人力,但相片处理又给整个作业流程限了速,使得印象数据很难及时地运用于雪豹维护决议计划。

  看到这儿,许多技能人员或许会说,这还不简单,做个 AI 辨认模型不就行了?但关于没有技能布景的一般动物维护人员来说,假如不凭借专业团队的辅导和专门的东西,这件事或许很难做到。比方数据要怎样处理?要选用哪类模型?练习用什么战略?模型练习出来怎样布置?而这些正是昇腾 AI 的技能团队和他们开发的 AI 东西所拿手的。他们用根据昇思 MindSpore 深度学习结构打造的国产开源模型,协助雪豹维护人员进行红外相机相片的处理,大大提高了处理功率。

  昇腾 AI 给雪豹维护团队所供给的协助,体现在数据标示、数据清洗、数据转化、模型挑选、模型练习和模型运用等各个环节。

  在数据标示阶段,昇思 MindSpore 团队经过线上辅导等办法,辅佐雪豹维护团队运用华为云 AI 标示渠道展开物种标示作业,并邀请了 61 位志愿者来一起完结这项使命。项目中触及的物种类别。

  在数据清洗和转化阶段,昇思 MindSpore 团队首要从一切数据中检查和纠正出「脏」数据,然后再开发一套格局转化东西,将标示数据的格局转化为练习可用的 COCO 数据集格局。一般,这样的数据仍存在一些不规则的当地,在练习前还需求对其进行一系列的数据预处理操作,再「喂」给模型进行练习。现在,这些数据预处理办法都是根据昇思 MindSpore 供给的接口完结的。

  在模型挑选阶段,考虑到红外相机相片中的动物一般难以拍得明晰、完好,常呈现一道含糊的身影、画面边际显露的半个脑袋、或许动物凭借维护色藏匿于杂乱布景中等景象,所以昇思 MindSpore 团队没有挑选图画分类模型,而是运用了能够确认方针方位的方针检测模型,并且是经过昇思 MindSpore 结构立异开发的 YOLO 方针检测模型,该模型能够很好地平衡精度和检测速度,因而能更好地扩展布置到户外的端侧设备。

  在模型练习阶段,为了能使模型到达更好的作用,一起也协作相片打框标示的进展,昇思 MindSpore 团队挑选了分阶段练习的战略,经过添加数据集、微调参数不断优化模型,这种办法有助于及时发现练习过程中存在的问题并进行针对性的调整。

  试验成果表明,现已练习出的模型在准确度方面值得信任:能够辨认包括雪豹、赤狐、岩羊在内的 10 个在三江源红外数据中常见的物种或物种类别;在验证会集全体辨认准确率约为 92%,在测试数据中全体辨认准确率约 75%。其间,模型对雪豹的召回率最好,两项数据均在 95% 以上。

  模型练习成功后,昇思 MindSpore 开源运营团队协作 AI 模型的不同运用场景开发了单张推理和批量推理两套东西,前者供给了上传单张红外相片、回来并展现其辨认成果的展现界面,后者则能够批量处理红外相片,以表格和标示了辨认成果框的相片的方式回来一批相片的辨认成果。模型文件和两套东西代码均已开源,能够供更多有需求的人和组织运用。开源的模型也支撑运用者在已有模型的根底上添加自己的数据,进一步进行模型练习。

  其实,昇腾 AI 所开源、敞开的东西远不止上面说到的那些。为了让更广泛的集体因 AI 获益,他们乃至敞开了一整套根底软硬件渠道,硬件包括 Atlas 系列硬件,软件包括异构核算架构 CANN、全场景 AI 结构昇思 MindSpore、昇腾运用使能 MindX 以及 AI 运用使能 ModelArts 等。昇腾核算架构。图源:《昇腾核算工业开展白皮书》

  这些软硬件现已在医疗、交通、金融、互联网、制作、动力、运营商等多个职业的多个场景得到运用,比方工业质检、输电线路巡检、高速自在流收费稽核等等。昇腾和南方电网协作打造的输电线路智能巡检处理方案,比传统的纯人工巡检安全、高效、准确率高。本来需求 20 天才干完结的现场巡视作业,输电监控指挥中心现在仅需 2 小时就可完结,巡检功率提高了 80 倍,并且大大保证了巡检员的人身安全。

  值得一提的是,这些软硬件的敞开也给一般的开发者供给了用 AI 处理社会问题的时机。

  在上一年 10 月的第七届中国国际「互联网 +」大学生立异创业大赛总决赛上,来自湖南大学的十几位学子根据昇腾 AI 根底软硬件渠道打造出了「MobiUS 昇腾芯:应急救援移动无人机基站边际智能体系」,可用于洪水等灾情的及时救援。助力上海疫情查询

  在本年上半年上海疫情期间,昇腾社区的开发者也积极参与了战疫举动,开发了疫情查询开源项目并开源了悉数源代码,便利上海市民实时了解疫情走势,加快求助、物资、合作等信息的流转。助力科学家科研

  工业、公益之外,科研也是昇腾 AI 要点支撑的一大范畴。在上一年 9 月份发布的 1.5 版别中,昇思 MindSpore 初次探究将科学核算与深度学习结合,推出了面向电磁仿线 大科学核算职业的 MindScience 系列套件,包括业界抢先的数据集、根底模型、预置高精度模型和前后处理东西等,加快职业运用开发。结语

  在第三次人工智能浪潮席卷初期,咱们花了很长的一段时刻去改写各项记载,很快就陷入了一味寻求 SOTA 的内卷局势,许多研讨或许只要零点零几的提高。在这场疯狂之后,咱们也开端从头反思做技能的初衷。

  昇腾 AI 等国内外企业的一些落地事例,尤其是有「温度」的落地事例让咱们看到,这些技能团队现已探索到了一些有价值的新方向,并且正在引导、协助一般人去运用他们开发的东西做一些对社会有利的工作。或许不久之后,咱们每个人都能够运用 AI 处理日子中的各种难题,乃至为维护这个国际奉献一份力气。

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