在保护野生动物面前,AI与人类一起发力

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我想昨天分享的硅谷秘密特工

野生动物保护是一个长期存在的问题。自五帝以来,一直有“虞”专门保护森林和野兽。后来,颁布法律法规,规定杀害野兽和砍伐森林的时间,确保自然生物的恢复,保持人与自然的生态平衡。

然而,在人们对野生动物的食欲满意后,他们逐渐发现动物的皮毛,牙齿甚至骨头都具有令人兴奋的美学特征。根据《旧唐书五行志》,公主特别喜欢穿各种鸟类羽毛制成的裙子,然后引领时尚潮流,结果是各种珍禽的鸟类和羽毛都被拉出来了。幸运的是,皇帝及时下令法律来遏制邪灵。

今天,由于环境污染,偷猎,植被破坏和气候变化,世界生物多样性正以前所未有的速度被破坏,人与自然的和谐共存面临着巨大的挑战。

今天,当科技大树蓬勃发展时,如何采取措施保护野生动物自然成为摆脱它的重要分支。

研究是为了更好的保护:AI眼中的动物监测

碎片等等。其中,野生动物研究和反偷猎无疑是两个最受关注的领域。

野生动物,特别是被列为受保护的动物,虽然活动区域相对固定,但由于数量少,它们的下落变得更加难以捉摸。为了跟踪和管理它,经验丰富的管理人员经常使用动物留下的足迹来工作。

引入技术后,最常见的方法是在活动区域安装大量摄像机,实现动物实时监控。通过这些监测,人们可以学习重要的数据,如生活习惯,生殖特征,食物种类等,以便为下一步提出对策。

但是为了实现对大面积的监控,安装摄像机可能是一项耗时且劳动密集的任务,并且还存在被动物摧毁的风险。为此,团队立即增加了更先进的无人机监控方法。对于相机的盲点拍摄和监控,无人机自由移动的灵活优势更不用说了。

人工智能的兴起,特别是随着图像识别技术的成熟,它迅速应用于动物研究领域,特别是对于足迹识别。

一家名为Wild Track的公司在美国以提供野生动物监测计划而闻名。在诸如草原等大面积区域的动物的检测中,经常使用诸如芯片植入,颜色标记和其他外部物理方法的传统无线电遥测,但是已经证明这对动物繁殖具有不利影响。最初,一年零一个孩子,最后成为三年零一个孩子,这肯定会影响野生动物家庭的繁殖和扩张。

因此,他们受到当地人的启发,利用他们的足迹识别动物物种,并开发了一种新的跟踪和识别技术:FIT(足迹识别技术)。

根据Wild Track自己的说法,“FIT代表了旧跟踪技术对现代技术的升华。”虽然现在流行的是发送新产品说大话,但FIT确实有一个真正的锤子。通过使用FIT的足迹识别,动物的种类,年龄甚至性别可以被扫除。结合这些数据,它可以直接准确地针对个体动物。

到目前为止,Wild Track已经利用FIT对许多濒临灭绝的美洲狮,南美狒狒,中国东北虎和纳米比亚猎豹进行了合作研究,取得了良好的效果。

在其他一些领域,如预防动物疫情,促进人工繁殖和物种保护以及基因保护,人工智能的更多功能也在不断发展。

非洲大象的眼泪:打击偷猎者仍是主要事件

与保护相比,偷猎一直受到各国的打击,但巨额利润使偷猎者承担风险。每年都有大量的野生动物偷猎悲剧一直引起野生动物保护者的注意。

偷猎者有两种最直接的危害:一种是将濒危动物偷入灭绝的动物,另一种是将正常动物变成濒临灭绝的动物。

非洲大象一直受到偷猎者的青睐,全世界对象牙的巨大需求在非洲丛林中产生了残酷的杀戮和捕获。偷猎导致非洲大象从一百多年前的1000多万人减少到现在的不到50万人,每年有2万到3万人被杀。

在这种情况下,许多技术已开始他们自己的表演反对大象偷猎。

在这种情况下,大象的振动可以达到四英里的事故(这并不奇怪。毕竟,我们曾经知道有些人被一百英里以外的人殴打)。根据大象运行振动的频率,保护者可以确定他们是否被侵犯并决定是否实施救援。

无人机覆盖范围包括偷猎活动。另一家公司,deepa学习神经网络,与lindbergh基金会合作,推出了一项计划,使用智能无人机打击非洲偷猎,称为空中牧羊人计划。通过在可以屏蔽数TB的红外摄像机的航班上装载无人机,它可以全天候分析和识别大象,车辆和偷猎者。该计划的实施将在很大程度上导致偷猎者的杀戮计划破产。

划分活动区域,注重风险防范。在识别偷猎者活动区域时,AI可以展示其技术优势。在广阔的自然保护区,显然很难实现每个地方的管理。然后,通过划分不同地区,对各地经常性野生生物活动的数量和偷猎活动的数量进行统计,将大大降低管理人员的巡逻压力。使用人工智能计算,保护区的区域划分可能会比之前的一平方公里更小,更详细。可能无法采取保护措施。

通过这种方式,反偷猎似乎更像是一场战争。例如,在美国使用原子弹加速了第二次世界大战的结束。在野生动物保护领域,不断使用新技术进行装备祝福是赢得这场同时伴随血液的战争的关键。

长黑色产业链。技术只能解决出现的问题。从根本上说,它是一种更好的解决方案,可以切断需求来源,生产以野生动物为原料的替代品。当这个星球上的所有生物在不违反自然法则的情况下及时生存时,万物的运作将会变得有序,而无声的春天将永远不会到来。

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野生动物保护是一个长期存在的问题。自五帝以来,一直有“虞”专门保护森林和野兽。后来,颁布法律法规,规定杀害野兽和砍伐森林的时间,确保自然生物的恢复,保持人与自然的生态平衡。

然而,在人们对野生动物的食欲满意后,他们逐渐发现动物的皮毛,牙齿甚至骨头都具有令人兴奋的美学特征。根据《旧唐书五行志》,公主特别喜欢穿各种鸟类羽毛制成的裙子,然后引领时尚潮流,结果是各种珍禽的鸟类和羽毛都被拉出来了。幸运的是,皇帝及时下令法律来遏制邪灵。

今天,由于环境污染,偷猎,植被破坏和气候变化,世界生物多样性正以前所未有的速度被破坏,人与自然的和谐共存面临着巨大的挑战。

今天,当科技大树蓬勃发展时,如何采取措施保护野生动物自然成为摆脱它的重要分支。

研究是为了更好的保护:AI眼中的动物监测

碎片等等。其中,野生动物研究和反偷猎无疑是两个最受关注的领域。

野生动物,特别是被列为受保护的动物,虽然活动区域相对固定,但由于数量少,它们的下落变得更加难以捉摸。为了跟踪和管理它,经验丰富的管理人员经常使用动物留下的足迹来工作。

引入技术后,最常见的方法是在活动区域安装大量摄像机,实现动物实时监控。通过这些监测,人们可以学习重要的数据,如生活习惯,生殖特征,食物种类等,以便为下一步提出对策。

但是为了实现对大面积的监控,安装摄像机可能是一项耗时且劳动密集的任务,并且还存在被动物摧毁的风险。为此,团队立即增加了更先进的无人机监控方法。对于相机的盲点拍摄和监控,无人机自由移动的灵活优势更不用说了。

人工智能的兴起,特别是随着图像识别技术的成熟,它迅速应用于动物研究领域,特别是对于足迹识别。

一家名为Wild Track的公司在美国以提供野生动物监测计划而闻名。在诸如草原等大面积区域的动物的检测中,经常使用诸如芯片植入,颜色标记和其他外部物理方法的传统无线电遥测,但是已经证明这对动物繁殖具有不利影响。最初,一年零一个孩子,最后成为三年零一个孩子,这肯定会影响野生动物家庭的繁殖和扩张。

因此,他们受到当地人的启发,利用他们的足迹识别动物物种,并开发了一种新的跟踪和识别技术:FIT(足迹识别技术)。

根据Wild Track自己的说法,“FIT代表了旧跟踪技术对现代技术的升华。”虽然现在流行的是发送新产品说大话,但FIT确实有一个真正的锤子。通过使用FIT的足迹识别,动物的种类,年龄甚至性别可以被扫除。结合这些数据,它可以直接准确地针对个体动物。

到目前为止,Wild Track已经利用FIT对许多濒临灭绝的美洲狮,南美狒狒,中国东北虎和纳米比亚猎豹进行了合作研究,取得了良好的效果。

在其他一些领域,如预防动物疫情,促进人工繁殖和物种保护以及基因保护,人工智能的更多功能也在不断发展。

非洲大象的眼泪:打击偷猎者仍是主要事件

与保护相比,偷猎一直受到各国的打击,但巨额利润使偷猎者承担风险。每年都有大量的野生动物偷猎悲剧一直引起野生动物保护者的注意。

偷猎者有两种最直接的危害:一种是将濒危动物偷入灭绝的动物,另一种是将正常动物变成濒临灭绝的动物。

非洲大象一直受到偷猎者的青睐,全世界对象牙的巨大需求在非洲丛林中产生了残酷的杀戮和捕获。偷猎导致非洲大象从一百多年前的1000多万人减少到现在的不到50万人,每年有2万到3万人被杀。

在这种情况下,许多技术已开始他们自己的表演反对大象偷猎。

在这种情况下,大象的振动可以达到四英里的事故(这并不奇怪。毕竟,我们曾经知道有些人被一百英里以外的人殴打)。根据大象运行振动的频率,保护者可以确定他们是否被侵犯并决定是否实施救援。

无人机覆盖范围包括偷猎活动。另一家公司,deepa学习神经网络,与lindbergh基金会合作,推出了一项计划,使用智能无人机打击非洲偷猎,称为空中牧羊人计划。通过在可以屏蔽数TB的红外摄像机的航班上装载无人机,它可以全天候分析和识别大象,车辆和偷猎者。该计划的实施将在很大程度上导致偷猎者的杀戮计划破产。

划分活动区域,注重风险防范。在识别偷猎者活动区域时,AI可以展示其技术优势。在广阔的自然保护区,显然很难实现每个地方的管理。然后,通过划分不同地区,对各地经常性野生生物活动的数量和偷猎活动的数量进行统计,将大大降低管理人员的巡逻压力。使用人工智能计算,保护区的区域划分可能会比之前的一平方公里更小,更详细。可能无法采取保护措施。

通过这种方式,反偷猎似乎更像是一场战争。例如,在美国使用原子弹加速了第二次世界大战的结束。在野生动物保护领域,不断使用新技术进行装备祝福是赢得这场同时伴随血液的战争的关键。

长黑色产业链。技术只能解决出现的问题。从根本上说,它是一种更好的解决方案,可以切断需求来源,生产以野生动物为原料的替代品。当这个星球上的所有生物在不违反自然法则的情况下及时生存时,万物的运作将会变得有序,而无声的春天将永远不会到来。

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