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生物记录是一种在野生动物身上安装小型和轻型摄像机和/或其他数据收集设备的技术。然后,该系统使研究人员能够以最小的干扰观察动物生活的各个方面,例如它的行为和社会互动。
然而,到目前为止,这些高成本生物识别记录系统所需的电池寿命已被证明是有限的。该研究的作者之一前川拓哉(Maekawa Takuya)也解释说:“由于附着在小动物身上的生物记录仪必须小巧轻便,它们的运行时间短,因此很难记录有趣而罕见的行为。”
“我们开发了一种新的配备AI的生物识别记录设备,使我们能够根据来自加速度计和GPS等低成本传感器的数据,自动检测和记录感兴趣的特定目标行为。”然后,低成本传感器将昂贵传感器(如摄像头)的使用限制在最有可能捕获特定目标行为的时间段内。
这些系统和机器学习技术的结合可以直接将使用昂贵传感器的数据收集集中在有趣但不常见的行为上,从而大大提高了检测这些行为的可能性。
新的人工智能辅助摄像系统已经在日本沿海岛屿自然环境中的黑尾海鸥和条纹修剪水中进行了测试。第一作者Joseph Korpela说:“与随机抽样方法相比,新方法将黑尾鸥觅食行为的检测提高了15倍。”“在条纹状的剪切水中,我们应用了一个基于GPS的系统,该系统配备了AI来检测这些鸟类特定的本地飞行活动。基于全球定位系统的系统精度为0.59,远高于涉及切换的常规采样方法的0.07,后者每30分钟进行一次。”
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标签:机器学习AI。
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