人工智能帮助野生动物保护工作

足迹之语：野生动物保护的珍贵线索

犯罪现场的足迹，可以揭示罪犯的踪迹，同样地，野生动物的足迹也是保护者们解读动物活动的关键线索。每一种生物，每一个足迹，都在讲述着它们的故事。这些足迹，如同自然界的指纹，包含着关于动物种类、年龄、性别乃至个体身份的信息。对这些信息的搜集与分析，有助于我们更深入地了解野生动物的生活习性，同时也为监测濒危物种提供了有力的工具。

手动处理这些足迹信息是一项艰巨且繁琐的任务。为此，WildTrack这样的野生动物保护组织，已经开始利用足迹识别技术（FIT）来监测野生动物的活动。这项技术通过拍摄动物足迹的数字图像，分析其地理轮廓，从而获取关于动物的多种信息。

尽管FIT技术非常有价值，但它的运用却面临两大挑战：时间和人力。每个图像都需要现场专家的手动数据输入和注释，这一过程既耗时又费力。即使所有数据都已输入，由于人力和地理限制，分析速度仍然较慢。为了解决这个问题，WildTrack开始寻求一种基于人工智能的图像分析解决方案。

动物保护主义者与加州大学伯克利分校的研究人员紧密合作，将FIT流程自动化。他们利用人工智能、计算机视觉和机器学习技术，开发了一种能够快速、准确识别和分析动物足迹的工具。这一工具集成了JMP数据可视化软件和SAS数据分析，是目前野外实地使用的一种端到端解决方案。

为了训练这一算法，研究人员在一块特定的土地上引诱老虎和其他野生动物，拍摄它们的足迹图像。世界各地的公民科学家也可以上传照片，通过这些照片和研究人员收集的数据，训练机器学习算法识别数十种物种，准确率超过90%。

WildTrack的数据库不断扩大，现在包含犀牛、貘、熊等多种动物的足迹信息。这不仅加强了机器学习算法，还为研究人员提供了一个讨论和分享的平台。上传图像的人还可以在线跟踪该动物的活动，为我们提供了更深入地了解动物生活习性的机会。

基于AI的解决方案使WildTrack团队能够扩展其研究范围。现在，他们不仅通过足迹识别技术来识别动物，还利用其他生物特征，如毛色、毛型和叫声等来进行监测。WildTrack能够追踪动物的迁徙模式、交配活动、觅食和行为以及社会群体活动。足迹下面的基质也能提供有关湿度水平、天气条件和步态变化的信息，后者可以揭示动物的行走速度或可能的受伤信号。

这一机器学习算法的调整和优化，也将为其他领域的研究提供支持。基于人工智能的解决方案不仅可以用于统计和监测濒危动物，防止偷猎，还可以根据海龟的壳型、动植物的类型和健康状况等信息来追踪和监测动物。未来，这种技术可能会广泛应用于各个领域，为我们提供更多关于自然界和动物世界的信息。