研究人員使用AI從聲學(xué)數(shù)據(jù)中檢測(cè)出鯡魚群

很多文章的報(bào)道都是由微觀而宏觀，今日小編講給大家?guī)淼年P(guān)于研究人員使用AI從聲學(xué)數(shù)據(jù)中檢測(cè)出鯡魚群的資訊也不例外，希翼可以在一定的程度上開闊你們的視野！y有對(duì)研究人員使用AI從聲學(xué)數(shù)據(jù)中檢測(cè)出鯡魚群這篇文章感興趣的小伙伴可以一起來看看
跟蹤水下物種的健康狀況對(duì)于了解氣候變化對(duì)海洋生態(tài)系統(tǒng)的影響至關(guān)重要。不幸的是，這是一個(gè)耗時(shí)的過程-生物學(xué)家使用回聲測(cè)深儀進(jìn)行研究，并使用聲納來確定水和物體深度，然后人工解釋所產(chǎn)生的二維回聲圖。這些解釋通常容易出錯(cuò)，并且需要像Echoview這樣的昂貴軟件。

幸運(yùn)的是，來自加拿大維多利亞大學(xué)的一組研究科學(xué)家正在開辟一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，用于檢測(cè)聲學(xué)調(diào)查數(shù)據(jù)中的特定生物目標(biāo) 。他們?cè)陬A(yù)印本論文(“基于深度學(xué)習(xí)的用于檢測(cè)鯡魚中鯡魚的學(xué)校的框架”)中說，他們的方法(在鯡魚學(xué)校中進(jìn)行了測(cè)試)可以顯著提高環(huán)境監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性。
該團(tuán)隊(duì)在2015年在不列顛哥倫比亞省溫哥華島附近的Discovery Passage中部署了從向下看向水面部署的設(shè)備生成的100個(gè)降噪回聲圖的語料庫上訓(xùn)練了AI模型。訓(xùn)練了70個(gè)回聲圖，使用了30個(gè)回聲圖保留用于測(cè)試。盡管大多數(shù)表明存在鯡魚(如“強(qiáng)強(qiáng)度”核心，垂直細(xì)長形狀和其他特征所證明)，但所有這些都經(jīng)過了預(yù)處理，以去除不良信號(hào)，例如小魚。
研究人員報(bào)告說，盡管錯(cuò)誤地對(duì)一些樣本進(jìn)行了分類，但三種AI模型中表現(xiàn)最佳的還是基準(zhǔn)方法。不過，研究小組表示，他們的系統(tǒng)(可擴(kuò)展至浮游動(dòng)物和鮭魚等其他規(guī)格)可實(shí)現(xiàn)確保“故意義”檢測(cè)的性能。
【研究人員使用AI從聲學(xué)數(shù)據(jù)中檢測(cè)出鯡魚群】他們留給未來的工作來簡(jiǎn)化架構(gòu)，使其更容易擴(kuò)展到新的可檢測(cè)類。
“我們證明，即使使用較小的帶注釋的數(shù)據(jù)集，基于深度學(xué)習(xí)的解決方案也可以勝過傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。我們的有希翼的結(jié)果表明，通過注釋更多的數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)可以有效地應(yīng)用于水下聲學(xué)分析中。”合著者寫道。“能夠長時(shí)間測(cè)量此類對(duì)象的豐度，是研究由氣候變化相關(guān)現(xiàn)象引起的水溫變化影響的強(qiáng)大工具。”
他們并不是第一個(gè)將AI應(yīng)用于生態(tài)學(xué)的人。微軟最近重點(diǎn)介紹了一家位于圣克魯斯的初創(chuàng)公司-Conservation Metrics-該公司利用機(jī)器學(xué)習(xí)來追蹤非洲大草原象。另外，一組研究人員開辟了一種在Snapshot Serengeti上訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法可以以96.6%的準(zhǔn)確性識(shí)別，描述和計(jì)數(shù)野生生物。英特爾的TrailGuard AI系統(tǒng)通過使用離線設(shè)備上AI算法檢測(cè)嵌入式攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)來防止偷獵。昆士蘭大學(xué)的科學(xué)家使用Google的TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架來訓(xùn)練一種算法，該算法可以自動(dòng)檢測(cè)海洋圖像中的海牛。

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