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人工智能有助于加速环境研究
来自洛桑联邦理工学院、荷兰皇家海洋研究所和瓦赫宁根大学的科学家开发了一种新的深度学习模型，用于计算航空照片中海豹的数量。新方法节省了宝贵的时间和资源，可用于进一步研究和保护濒危物种。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）来自洛桑联邦理工学院、荷兰皇家海洋研究所和瓦赫宁根大学的科学家开发了一种新的深度学习模型，用于计算航空照片中海豹的数量。新方法节省了宝贵的时间和资源，可用于进一步研究和保护濒危物种。
几十年来，生态学家一直在监测海豹种群，创建了庞大的航空照片库。计算这些照片中海豹的数量需要花费数小时的艰苦工作来手动识别每张照片中的动物。
一个跨学科的研究团队，包括瓦赫宁根大学与研究中心 (WUR) 博士生、荷兰皇家海洋研究所 (NIOZ) 研究员 Jeroen Hokendijk，以及副教授兼计算环境科学与技术系主任 Davis Tuia瓦莱州洛桑联邦理工学院地球观测实验室开发了一种更有效的方法来计算环境研究中的物体。在发表在《科学报告》杂志上的研究中，他们使用深度学习模型来计算档案照片中海豹的数量。他们的方法可以在不到一分钟的时间内处理 100 张图像，而人类专家则需要一个小时。
科学报告 （它们充当内耳，负责空间定向、平衡和声音感知）下一步将是对难以到达的北极地区的卫星图像应用类似的方法，那里生活着红皮书中列出的几个海豹种群。图亚说：“我们计划使用这种方法来研究世界这个偏远地区的濒危物种，那里的气温上升速度是地球其他地方的两倍，了解它们集中在哪里对于保护这些濒临灭绝的物种至关重要。 ”
照片：NIOZ
照片：NIOZ