研究人員用AI技術(shù)突破動(dòng)物個(gè)體的自動(dòng)識(shí)別難題

西北大學(xué)郭松濤教授長(zhǎng)期從事野生動(dòng)物保護(hù)和行為生態(tài)學(xué)研究，在前人研究的基礎(chǔ)上，經(jīng)過多年探索，團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了對(duì)野生金絲猴的近距離觀察和個(gè)體識(shí)別（圖1），從而揭開了野生金絲猴種群的“神秘的面紗”，也推動(dòng)了中國(guó)靈長(zhǎng)類行為生態(tài)學(xué)的快速發(fā)展。 然而，在野外研究中，如何能24小時(shí)準(zhǔn)確、快速和無損傷的對(duì)野生個(gè)體快速識(shí)別和記錄，一直是該研究團(tuán)隊(duì)，同時(shí)也是全世界動(dòng)物學(xué)家面臨的技術(shù)難題，更是限制目前動(dòng)物行為學(xué)和保護(hù)研究發(fā)展的一個(gè)“卡脖子”問題。

郭松濤教授針對(duì)這一前沿問題，與計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的專家深度交叉融合，組建動(dòng)物AI（Artificial Intelligence，即人工智能）攻關(guān)團(tuán)隊(duì)。與西北大學(xué)房鼎益、陳曉江教授團(tuán)隊(duì)和西安電子科技大學(xué)苗啟廣教授團(tuán)隊(duì)展開合作，進(jìn)行動(dòng)物AI研究，利用金絲猴圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行金絲猴個(gè)體身份快速準(zhǔn)確識(shí)別。該團(tuán)隊(duì)基于金絲猴研究團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期對(duì)該物種特征的研究結(jié)果，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，提出具有關(guān)注機(jī)制的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（圖2），**開發(fā)出基于Tri-AI技術(shù)的動(dòng)物個(gè)體識(shí)別系統(tǒng)。Tri-AI系統(tǒng)顛覆了依靠動(dòng)物個(gè)體特征（斑紋、顏色、傷疤）或者人為標(biāo)記特征（如烙印、刺青、染色、環(huán)志、無線電項(xiàng)圈及遺傳標(biāo)記）的傳統(tǒng)方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)野生個(gè)體的準(zhǔn)確身份識(shí)別和連續(xù)跟蹤采樣的功能（圖3）。更重要的是，該系統(tǒng)為在“理想條件下”實(shí)現(xiàn)“無觀察者干擾效應(yīng)”的動(dòng)物學(xué)研究提供了可能。

Tri-AI系統(tǒng)不僅適用多個(gè)物種，還可實(shí)現(xiàn)對(duì)夜間數(shù)據(jù)分析（圖4）。目前該系統(tǒng)已經(jīng)在靈長(zhǎng)類的41個(gè)代表性物種和4種食肉動(dòng)物群體進(jìn)行了適用性驗(yàn)證，平均識(shí)別精度達(dá)94.1%。該技術(shù)可每秒識(shí)別31張圖片，極大的提高了個(gè)體數(shù)據(jù)分析效率，未來可作為大數(shù)據(jù)分析的核心組件，為動(dòng)物學(xué)研究提供新的技術(shù)方案，也為實(shí)現(xiàn)野生動(dòng)物保護(hù)和智能管理提供可靠的技術(shù)支撐。

該研究成果以“Automatic identification of individual primates with deep learning techniques”為題（圖4），發(fā)表于CELL旗下綜合性子刊《交叉科學(xué)》（iScience）。西北大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院郭松濤教授是論文通訊作者和**作者，信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院許鵬飛副教授和西安電子科技大學(xué)苗啟廣教授為該論文的共同**作者。該技術(shù)已獲得3項(xiàng)國(guó)家發(fā)明**保護(hù)。該工作還受到國(guó)家自然科學(xué)基金委、中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院、中國(guó)科學(xué)院西安分院、陜西省科技廳、陜西省林業(yè)草地局、深圳野生動(dòng)物園，陜西省林業(yè)科學(xué)院，秦嶺大熊貓研究中心等單位的大力支持。