未来杯选手将应用人工智能的手段,助力水下生

人工智能 2021-06-01 09:38www.robotxin.com人工智能专业

随着科技的不断进步,依靠人工智能的手段来进行生物多样性的研究与保护屡见不鲜。例如,人类不仅可以通过使用视觉处理器和算法进行濒危野生动物的保护;还可以通过理解不完整的数据并依靠监测反射声波系统来进行海底地形图的绘制。

据此,面对人工智能产业的飞速发展和人工智能专业人才的迫切需求,中软国际教育科技集团旗下,致力于实现及人工智能技术及应用在高校中普及的“睡前Futurelab”,联合中国青少年发展基金会,于2018年首次推出了专业的AI竞赛平台,即“未来杯高校AI挑战赛”。旨在通过和国内外最优秀企业及科研机构开展合作等方式,普及智能科学与技术知识,提高高校学子采用智能科学理论与技术解决实际问题的能力,培养学生的创新意识、团队合作精神以及实践能力。

本届“2020未来杯高校AI挑战赛”,组委会诚邀DeepTech和华为手机共同主办,清华语音和语言技术中心、北京希尔贝壳科技有限公司和厦门大学海洋与地球学院共同协办,其中图像赛道的决赛赛题设计及数据标注,便是由厦门大学海洋鱼类资源与保护实验室与组委会共同完成。

自开赛之初,“未来杯”图像赛道就开启了以“海洋生物探索”为主题的探索征程。在区域赛的角逐中,选手通过建立可迁移的模型,基于小数据集完成训练,完成了对上百种海洋生物的图像进行细粒度分类。与区域赛环节对于海洋生物图片进行辨识的方式不同,决赛环节的赛题将应用视频样带调查法来开展水下生物群落的辨识。在已经开启的决赛进程中,选手将通过建立一套训练及预测的系统,使用训练集中的样带视频及有限标注的物种信息,进行训练模型的标注。训练后的模型还将用于对测试视频指定的帧进行目标检测。

视频样带调查法是调查水下生物群落,进行生物多样性研究的重要方法之一。研究人员通常会在调查海域的水底布设特定长度的标尺(或有刻度标识的绳索),并沿标尺缓慢游动,拍摄高清样带视频。随后研究人员对样带进行人工判读,识别并记录样带中的生物种类、各种类的个体数以及个体大小等重要生物学信息。调查结果不仅可用于区域生物多样性研究,而且为该区域的资源保护及管理提供科学依据及理论支持。

然而,利用人工判读视频样带,需要消耗大量的时间、精力,多样性高、生物量大的生物群落尤甚,并且,随着数据量的增大,重复性工作也会相应地增多,这样就往往导致处理效率会因此而降低。因此,在企业和科研的实际应用环节中,依靠研发和使用新技术及新方法去解决现有问题的需求才显得尤为迫切。

“未来杯高校AI挑战赛”创立之初就是希望通过“赛以致用”的方式,一方面依靠大赛的平台,鼓励高校学子通过竞技的形式,了解生产及科研中遇到的实际问题,通过快速学习,掌握解决问题的专业技能,从而帮助企业解决实际应用中所遇到的类似现实应用需求,并进一步锻炼学生自身的学习能力、研发能力与应用能力,为将来步入工作岗位提供帮助。另一方面,“未来杯”也希望通过一系列以科技为主题的互动交流,进一步探索近年来快速发展的AI技术,并发掘出优秀的AI人才,在碰撞出更加优秀解决方案的同时,为科技创新人才队伍的培养,提供源源不断的后备力量。

华为作为“未来杯高校AI挑战赛”的战略合作伙伴,在AI领域始终坚持不遗余力的投入,并借此打造了包括手机、平板、智慧屏、电脑等多产业协同发展的全场景智慧生活。华为手机更是早已推出支持水下模式拍照的产品系列,通过在各产业的持续精进与协同,依靠强大的AI功能,为用户提供更好的智慧生活体验。

以手机产业为例,今年华为发布的“自拍视频旗舰”nova7系列,搭载了麒麟985 SoC芯片,带来更强的处理能力、图像能力和AI能力,无论影像拍摄,还是游戏娱乐,体验都更加出色。后置6400万AI变焦四摄,能更好地应对夜景、暗光拍摄环境。而nova7 Pro更是搭载前置3200万追焦双摄,配合先进的AI算法,实现了“眼部追焦”的全新自拍体验,并且更进一步提升自拍画面清晰度。在优秀性能的基础上,nova7系列凭借创新设计、华为行业领先的技术和旗舰工艺芯片,实现了“纤薄机身”、“”和“性能”三者的完美平衡。配合独特的3D设计语言,带来全新空间光影和潮流色彩,让手机不再只是手机,更是“为美而生”的科技潮流美学典范。

作为面向全球年轻人群的创新潮流科技品牌,nova在全球已经拥有超过1.45亿用户。nova7系列作为全新”自拍视频旗舰“,为用户带来更加出色的自拍体验。后置6400万AI变焦四摄,凭借强大芯片运算能力,可以在不同光线强度下选择最优成像方案。nova7 Pro后置搭载的潜望式长焦镜头,可以实现10倍混合变焦、最大50倍数码变焦,在先进AI算法辅助下,画面更清晰、稳定。更有超广角镜头和微距镜头,满足更多场景创作需求。

随着AI技术的发展,让计算机介入此类任务,借助先进的拍摄设备,势必能够大幅提高工作效率,帮助研究人员增强对生活在海底各物种的分析能力,为水下生态系统的研究和保护带来巨大的助力。

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