" 大熊貓 AI 飼養員 " 迎來重磅升級。
第八個國際熊貓日來臨之際，中國大熊貓保護研究中心、廣東工業大學、騰訊雲聯合宣布，人工智能 + 大熊貓保護探索項目取得新的突破，可識别複雜場景下大熊貓行爲，以及追蹤大熊貓進食食物類别，識别準确率均超過 80%。
此前，廣東工業大學信息工程學院電子信息工程班在中國大熊貓保護研究中心、騰訊雲的支持和指導下，打造出全球首個大熊貓行爲智能識别模型及智慧系統，可識别圈養大熊貓的進食、喝水、睡覺等日常行爲，幫助飼養員更加精細地呵護大熊貓健康。
項目指導老師、廣東工業大學教授、博士生導師蔡念介紹，近期該算法識别模型研究取得新的突破，可在室内光線較暗甚至夜晚、欄杆遮擋等複雜場景下識别大熊貓行爲，也意味着實現了全場景下大熊貓行爲的智能識别。同時，在識别出大熊貓 " 進食 " 行爲識别基礎上，能進一步追蹤識别進食食物種類、時間，包括竹子、竹葉和人工輔食等，能爲大熊貓的日常管理保護帶來更爲精準的數據支持。
期間，騰訊雲基于公有雲、人工智能開發服務平台 TI 及一站式研發管理平台 CODING DevOps 等産品和資源，繼續爲項目組提供從底層算力、訓練環境部署、數據标注到模型訓練的全鏈路技術與平台支持，助力項目組學生們縮短算法模型訓練時長，加速成果落地。目前，該算法和系統公開了一項國家發明專利，專利申請進入實質審查階段。
算法優化，突破複雜場景大熊貓行爲識别率
一階段，項目組學生們面臨的一大難題，是光線、遮擋物與攝像頭拍攝角度，都會對行爲識别的精準度産生影響。尤其是室内場景，欄杆的遮擋及欄杆在燈光照射下的投影等，都會影響識别的精确度與穩定性。
如何在室内有遮擋的複雜環境中準确識别大熊貓的進食、喝水、睡覺等行爲？本階段，項目組通過優化 SlowFast 算法，大幅提升了系統在遮擋環境下的行爲識别能力。
借助騰訊雲 TI 平台，學生們快速完成 2 萬餘張新增的大熊貓圖片的行爲标注。經過反複的訓練和驗證，室内遮擋場景下的大熊貓行爲識别準确率提升到了 80% 以上。這也意味着，各種複雜環境中都能夠穩定地捕捉和識别大熊貓的行爲，爲管理員提供更加準确的數據支持。
除了複雜場景下大熊貓行爲識别算法的優化，項目組還實現了對大熊貓進食行爲中不同食物類别的追蹤識别，包括竹子、竹葉和人工輔食。
多樣化、精細化的食物識别能力，爲大熊貓的日常管理帶來更爲精準的數據支持，助力管理員更好地掌握每隻大熊貓的飲食偏好，并提供關于大熊貓營養攝入的全面數據，爲優化大熊貓的日常飲食結構提供科學依據。
助推 AI 飼養員應用落地，助力大熊貓精細化保護
目前，該算法和系統公開了一項國家發明專利，專利申請進入實質審查階段。未來，随着數據和算法的不斷優化，項目組計劃将大熊貓行爲智能識别模型部署到大熊貓保護與研究基地，實時識别、統計、分析每一隻大熊貓的行爲并生成報告，飼養員、管理員通過系統可以查看所負責的大熊貓的日報、周報、月報，了解大熊貓的飲食和健康狀況。
中國大熊貓保護研究中心專家表示，進食、喝水、睡覺等行爲是判斷大熊貓健康狀況的重要依據，也是日常飼養過程中非常關注的。比如，長時間不進食或進食時間不足均可能會導緻營養不良，有的行爲和飲食異常也是生病的征兆。
因此，飼養員所掌握大熊貓吃、喝、睡等行爲數據越豐富，越有利于大熊貓的研究與保護。
過去，這些大熊貓行爲主要依靠人工現場觀察和記錄，飼養員在日常管理中需要每隔 5 分鍾觀察一次大熊貓的行爲狀态，估算進食量等等。因此，如果能用 AI 識别并記錄這些行爲的發生時間、時長和頻率，将日常飼養數據記錄智能化、數字化，幫助飼養員研究，對于大熊貓保護與研究具有重大的意義。
騰訊雲 AI 産品架構師範博昭表示，騰訊雲将持續助力大熊貓 AI 飼養員的升級叠代，用數字科技助力大熊貓研究保護與全球生物多樣性保護。
在人工智能相關人才培養方面，騰訊雲也爲廣東工業大學提供了 cloud studio 等創新平台工具， 便于師生開展更貼近實用場景的實踐訓練。
雷峰網
