35、利用相机陷阱与机器学习保护濒危物种

利用相机陷阱与机器学习保护濒危物种

1. 相机陷阱概述

相机陷阱是一种远程启动的相机，用于拍摄自然栖息地中的动物。它通常由红外（IR）传感器触发，当动物移动时，传感器启动相机拍照。相机陷阱一般固定在地面的一个位置，对大型、栖息在地面的动物特别有用。不过，这种方法仅适用于地球上一小部分物种，因为它在水下应用、拍摄飞行中的鸟类以及快速移动的小昆虫等方面效果不佳。

2. 问题探索

野生动物保护是一个广泛的概念，难以在一篇文章中全面探讨，也无法仅用一个机器学习模型解决。因此，我们将重点关注保护国际自然保护联盟（IUCN）濒危物种红色名录上的特定动物物种。同时，需要探索解决该问题的难度，包括成本、差旅、实施、基础设施以及政府限制等因素，这些都会阻碍为非营利目的创建机器学习模型。

3. 解决方案探索

濒危物种自由漫游，白天或夜晚都很难被人类肉眼发现。相机陷阱是非常有用的工具，它能让人类在不干扰动物自然栖息地的情况下，追踪、计数和识别濒危动物及其威胁。相机陷阱最终可实现对动物的远程监测，在不严重影响其行为、活动、环境和食物来源等的前提下保护它们。

保护濒危野生动物的重要一步是为其守护者提供可操作的信息，这些信息有多种形式。从目标角度来看，我们既可以创建一个机器学习模型，识别对特定物种的威胁并向人类警报威胁的位置，也可以识别、计数和/或追踪动物的位置。这两种方法都能实现为人们提供保护濒危物种所需信息的目标，但需要不同的机器学习类别和传感器输入组合来解决。

4. 目标设定

偷猎是非法捕猎、杀害或诱捕动物的行为，偷猎者常以稀有或濒危动物的肉、角、象牙或皮毛为目标，这严重威胁着许多野生动物的生存。相机陷阱可用于减少偷猎，通过追踪偷猎者的行动并提供可用于起诉他们的证据。此外，相机陷阱还能让偷猎者意识到自己正在被监视，从而起到威慑作用。

相机陷阱也是研究、保护和监测濒危物种的重要工具。它使研究人员能够在不干扰动物的情况下收集其生态和行为数据，这些信息可用于设计保护濒危物种及其栖息地的保护计划。由于相机陷阱主要通过红外运动触发，能摄入大量不同物种的相机数据，具有非歧视性，因此为大规模协作物种监测提供了独特的机会。

5. 解决方案设计

为避免在相机陷阱系统中创建用于监测濒危物种的机器学习模型时产生许多伦理困境，我们可以通过追踪和监测濒危物种环境中的其他入侵物种来促进其保护和福利。使用相机陷阱监测设备环境中入侵动物的位置和数量，并将这些信息传达给环境守护者，有助于保护濒危动物，减少当地资源被侵占以及非自然物种入侵或捕食，使濒危动物种群得以恢复和繁衍。

我们选择设计和实施一种低成本、高效且易于训练的相机陷阱，用于监测你选择的入侵动物物种。不过，保护和监测陷阱并不总是基于相机的解决方案，通过运用相关原则和设计流程，还可以实现许多其他类型的机器学习模型和应用，用于保护和监测目的，例如使用音频数据对动物叫声或鸟鸣进行分类，使用水下音频/雷达监听海洋声音并追踪和识别鲸鱼等。

6. 现有解决方案

相机陷阱自20世纪90年代以来已广泛用于商业和保护/监测目的。通过在相机设置中集成运动传感器，当检测到任何运动时，户外野生动物相机就会被触发，在数天或数月内从相机固定位置拍摄数千张图像。

过去，设备上的网络连接功能功耗过高，难以集成到远程野外设备中，研究人员需要亲自前往设备所在环境手动从相机中检索图像，这有时是一项劳动密集型任务，具体取决于相机在野外的位置和偏远程度。图像检索后，训练有素的研究人员需要花费数周或数月时间手动筛选图像，以找到目标物种。

现在，通过将人工智能集成到相机设备中，研究人员能够显著减少定位目标动物/物种所需的时间。因为设备现在可以为运动传感器触发后拍摄的每张图像提供动物存在的概率读数，只有概率最高的图像会通过网络发送到研究人员的实验室，消除了人类亲自到野外手动检索相机图像的需求（考虑到环境因素，这也是一项潜在危险的任务），并减少了筛选捕获图像所需的人工时间。

已经有一些专门用于相机陷阱的人工智能工具，从自动检测未标记图像或视频中的特定目标，到用于在云端进行后处理、追踪和计数物种的数据摄入工具。这些工具对研究人员非常有价值，由于相机陷阱是一种经过充分研究和广泛应用的方法，有大量的解决方案可供选择，简单的网络搜索就能找到所有这些预建解决方案。然而，目前还不可能有一个单一的模型能够在所有环境中识别和追踪地球上所有的动物物种，每个预建设备都有其优缺点。

7. 解决方案设计方法

我们可以通过多种方式设计解决方案，每种方法都有其优缺点：
| 方法 | 优点 | 缺点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 识别濒危动物 | 如果有足够大的数据集或足够多公开可用的标记图像，训练/测试数据集易于整理，模型在设备环境中的准确性较高。 | 这种方式可能会让偷猎者和其他人类威胁轻易制造出一种几乎完美的狩猎工具，尤其取决于设备所在环境使用的数据质量。 |
| 识别濒危动物的入侵捕食者 | 在研究充分的环境中，世界各地通常有大量关于入侵物种（包括入侵捕食者、植物和其他野生动物）的公开数据，这种方法有助于提高濒危动物种群恢复的成功率，人类可以利用陷阱数据找到并清除入侵威胁。 | 很难确定在任何给定时间濒危动物环境中可能存在哪些入侵物种，对动物有害的入侵物种可能有多种威胁，问题陈述可能过于宽泛，难以全面保护濒危动物。此外，模型创建者需要确保识别的物种确实是目标区域的入侵物种，并限制模型分发到该物种非入侵的区域。最终用户还需确保模型不被用于过度捕猎已识别的威胁，并遵守当地的狩猎规则和季节性规定以及植物采集规则（如适用）。 |
| 识别偷猎者及其相关威胁 | 人类/人物图像识别方法甚至人物/物体检测模型是机器学习模型开发中广泛建立的领域，有许多用于识别相机镜头视野中人类的数据集，适用于低功耗和高计算能力的计算机。 | 该解决方案涉及许多伦理和安全义务。模型开发者必须确保训练和测试集中使用的数据符合使用环境，并在版权/合理使用法律允许的范围内使用。生成的模型只能用于二元分类（相机镜头框架中有人员或无人员），需要开发者确保不使用或收集面部数据、生物特征数据和其他识别信息，并遵守模型部署地区的许多隐私和数据法律。 |
| 识别其他入侵物种 | 这种方法在确定哪些其他物种可能对选定环境中的濒危物种构成威胁方面提供了很多选择，从植物、昆虫到其他动物，模型的变化无穷，都有助于保护和确保指定濒危物种的生存。 | 与识别濒危动物的捕食者类似，存在一些缺点，如难以确定具体的入侵物种等。 |

总之，每种方法及其解决方案都有优缺点，你需要使用自己的探索方法为所选解决方案制定优缺点列表。一个好的第一步是与各种利益相关者和有相关经验的人进行头脑风暴。此外，为确保负责任的设计，还需要考虑许多因素。

下面是一个简单的mermaid流程图，展示了不同解决方案设计方法的流程：

graph LR
    A[问题提出] --> B{解决方案设计方法}
    B --> C[识别濒危动物]
    B --> D[识别濒危动物的入侵捕食者]
    B --> E[识别偷猎者及其相关威胁]
    B --> F[识别其他入侵物种]
    C --> G1[优点1]
    C --> H1[缺点1]
    D --> G2[优点2]
    D --> H2[缺点2]
    E --> G3[优点3]
    E --> H3[缺点3]
    F --> G4[优点4]
    F --> H4[缺点4]

利用相机陷阱与机器学习保护濒危物种

8. 设计考虑因素

为了实现支持研究选定野生动物物种，和/或识别与追踪选定区域内对濒危物种构成威胁的入侵物种这一总体目标，从技术角度来看，我们可以使用多种数据源，包括不同类型的传感器和相机。以下是实现各种野生动物保护目标所需的传感器：
| 目标 | 传感器 |
| ---- | ---- |
| 统计野外大象数量 | 相机 |
| 根据鸟叫识别鸟类 | 麦克风 |
| 监听海洋中的鲸鱼叫声 | 麦克风、高频声学记录包（HARPs） |
| 监听环境中的威胁（偷猎者、枪声等） | 麦克风 |
| 追踪和识别偷猎者 | 相机、麦克风 |
| 一般非本地/入侵物种控制与追踪 | 相机、麦克风、加速度计、多普勒雷达 |

在所有上述用例中，通常使用机器学习的分类方法，即通过上传包含你希望在设备新的、未见过的传感器数据输入流中识别信息的机器学习训练数据集。在选择野生动物监测目标和用例时，还需要考虑收集用于训练机器学习模型的大型、强大且高质量数据集的难易程度。例如，如果你想创建一个识别珍稀濒危鸟类叫声的模型，可能无法获取足够大的数据集来成功训练一个高精度的分类模型。

幸运的是，在互联网时代，研究数据集和协作项目广泛可用，模型开发者可以使用和获取许多现有的图像数据库来识别特定动物物种，或下载免费的研究资料，包括动物叫声、发声、环境化学特征等各种传感器或音频数据集。同时，还需要考虑设备的位置以及所需的传感器，包括：
1. 初始数据收集阶段设备的位置
2. 部署后设备的位置
3. 设备位置的平均天气条件
4. 设备供电方式（电池供电、USB供电或永久电力线供电）
5. 可能影响传感器正常使用或损坏设备的环境要求（如水、雾、灰尘等环境因素）

设备可能位于非常偏远的野外，根据用例的不同，可能需要或多或少的处理能力，因此需要更多的电池。设备也可以连接到永久能源线，或者功耗极低，仅使用每年或每隔几年更换一次的电池。对于特定用例或目标环境，永久电力线可能不可行。

此外，还需要考虑将模型的推理结果传达回某个云平台。根据所选的网络协议类型，这种通信可能会受到能量和功率的限制，并影响设备在无人干预、无需更换电池等情况下在野外的工作时间。如果设备一直在移动，模型需要如何适应各种环境和情况。

9. 环境影响

模型开发者需要考虑设备对其放置环境的直接影响。例如，将一个大型设备放置在雨林中仅用于追踪人类活动，无论在物理设备上采取何种措施和附件，该设备都可能具有内在的侵入性。我们需要权衡该设备及其推理数据可能拯救的动物或濒危物种数量，以及其带来的负面影响。

其他需要考虑的注意事项和问题包括：
1. 目标生物本身是否对安装环境具有入侵性？
2. 设备在环境中是否具有侵入性？设备固定方式可能会无意中对其他物种、昆虫、细菌等产生负面影响。
3. 需要多少人亲自在环境中安装设备？
4. 安装后会产生哪些差旅和安装足迹（人类垃圾、足迹、破坏其他动物栖息地等）？
5. 设备识别到目标物种时将如何向用户或云系统发出警报？
6. 设备放置在哪里，人类需要多久亲自前往一次设备？

我们还需要确保设备不会发出非自然或非本地环境的光、声音、噪音和化学物质，这些因素可能会导致你试图追踪的动物行为异常，从而扭曲数据和推理结果。

相机陷阱可能会在用于检测偷猎活动时引发伦理困境，并可能对我们试图保护的土地上的当地居民产生直接的负面影响。有报道称，反偷猎举措被政府用来将当地少数民族排除在他们传统居住和采集食物的地区之外。任何旨在突出人们进行惩罚的人工智能都有很高的滥用风险，因为它可能会以模型开发者意想不到的方式被使用。

10. 实例：识别濒危动物的入侵捕食者

在本章中，我们将实施一个旨在“识别濒危动物的入侵捕食者”的解决方案，并设计一个模型来检测和分类动物菲氏叶猴（Finlayson’s squirrel），也被通俗地称为“泰国松鼠”，根据2022年8月2日欧盟列表，它是荷兰的一种认证入侵物种。本章作者居住在荷兰，因此选择了这个认证的荷兰入侵物种作为此用例的示例。

一旦我们用目标陷阱动物收集了数据集，我们还将添加另一类不包含目标动物的一般环境图像数据。通过这种方式，我们可以训练一个模型，准确地检测和分类环境中的入侵物种，为保护濒危动物提供有力的支持。

下面是一个简单的mermaid流程图，展示了从数据收集到模型训练和应用的流程：

graph LR
    A[数据收集] --> B[数据预处理]
    B --> C[模型训练]
    C --> D[模型评估]
    D --> E{模型是否合格}
    E -- 是 --> F[模型应用]
    E -- 否 --> C

通过以上步骤，我们可以利用相机陷阱和机器学习技术，有效地保护濒危物种，同时尽可能减少对环境和当地居民的负面影响。在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的解决方案和设计方法，并充分考虑各种因素，以实现可持续的野生动物保护目标。