38、野生动物监测与食品质量保障的AI应用探索

野生动物监测与食品质量保障的AI应用探索

一、野生动物监测模型迭代与应用

1.1 模型迭代方向

当你将野生动物监测模型的首个迭代版本部署到边缘设备后，若想进一步提升模型性能，有多种改进方向可供考虑：
- 增加机器学习类别 ：为模型添加更多不同动物的机器学习类别，以识别更多种类的野生动物。
- 转变监测对象 ：创建用于监测入侵植物物种的相机陷阱，可用于本地园艺或觅食等目的。
- 更换传感器 ：使用不同的传感器来实现相同的目标，例如使用气体传感器构建野生动物保护陷阱，或者将相机训练数据的输入从标记图像切换为用于物种目标检测的边界框。
- 调整应用场景 ：将同一模型用于不同目标或放置在不同环境中，优化“未知”类别。
- 组合传感器 ：利用多种传感器的组合来进一步提高模型的准确性，如相机 + 音频输入、音频 + 气体输入等。

1.2 多项目创建与复用

可以在Edge Impulse中创建多个项目，为多个设备位置、多个数据集以及对其他陷阱动物进行分类创建不同的机器学习模型。例如，使用相同的撒哈拉沙漠模型来处理多种动物物种，只需在初始数据集中替换主要物种，然后重新训练和部署模型，即可将同一模型配置应用于不同环境。

1.3 鸟类声音分类演示

Edge Impulse和Lacuna Space合作创建了一个有趣的演示，利用太空卫星和LoRaWAN通过鸟类声音对全球特定鸟类物种进行分类和跟踪。通过网络跟踪器，你可以确定Lacuna Space卫星下次飞过设备位置的时间，然后通过The Things Network应用程序接收信号，并查看模型对设备环境中鸟类叫声分类的推理结果，示例如下：

{
    "housesparrow": "0.91406",
    "redringedparakeet": "0.05078",
    "noise": "0.03125",
    "satellite": true
}

不过，这种解决方案的缺点是只能获取鸟类叫声的一般分类数据，无法获得特定单只鸟类的准确位置、跟踪或计数数据，因此更适合用于跟踪整个物种、迁徙模式和季节性识别数据。

1.4 相关数据集

在互联网上有许多适用于此类用例的现有数据集和数据集收集平台，以下是一些推荐的数据集：
- Kaggle Invasive Species Monitoring Competition
- Invasive Alien Plant dataset
- iWildcam 2021
- Labeled Information Library of Alexandria: Biology and Conservation; list of other conservation datasets
- Caltech - UCSD Birds - 200 - 2011, classification of birds by camera
- Caltech Camera Traps

使用这些数据集时，要确保出于道德目的使用，并确保模型的目标物种在设备安装位置/区域不被视为濒危或受威胁物种。

1.5 部分研究成果

• Ahumada, Jorge A.等：Wildlife Insights: A Platform to Maximize the Potential of Camera Trap and Other Passive Sensor Wildlife Data for the Planet. Cambridge University Press, 2019.
• Apps, Peter和John Weldon McNutt：“Are Camera Traps Fit for Purpose? A Rigorous, Reproducible and Realistic Test of Camera Trap Performance”. Wiley Online Library, 2018.
• Fischer, Johannes H.等：“The Potential Value of Camera - Trap Studies for Identifying, Ageing, Sexing and Studying the Phenology of Bornean Lophura Pheasants”. ResearchGate, 2017.

二、食品质量保障中的边缘AI应用

2.1 工业边缘AI在食品质量保障中的作用

工业边缘AI可用于食品质量保障，通过训练机器学习模型识别食品图像或工业传感器中的缺陷模式，然后将模型部署在边缘设备（如相机）上，实时自动检测和纠正缺陷，有助于确保食品质量并减少浪费。通过更有效地监控和管理食品生产与分配过程，边缘AI可以防止食品浪费。

2.2 问题探索

“食品质量保障”是一个广泛的概念，为了便于解决问题，我们将重点关注在家庭厨房环境、食品生产线上或杂货店的冷藏库/食品架上预防和减少食品浪费。预防食品浪费有多种形式，既可以创建一个机器学习模型来识别食品何时即将变质或已经变质，也可以创建一个模型来识别食品制造环境或产品处理不当中可能导致食源性疾病的因素。

2.3 行业趋势与解决方案探索

2.3.1 工业4.0趋势

工业4.0（即“第四次工业革命”）概念强调21世纪由于互联性和智能自动化的增加，技术、行业以及社会模式和流程的快速变化。其主要趋势包括：
- 智能工厂
- 预测性维护
- 3D打印
- 智能传感器（农业和食品行业）

2.3.2 边缘AI在食品质量保障中的应用

边缘AI越来越多地用于食品质量保障，它可以帮助检查食品中的污染物、测试食品质量，甚至在食品安全问题发生之前进行预测。食品质量保障是一个确保我们食用的食品安全和高质量的过程，包括检查食品污染物、测试食品质量以及保持清洁安全的食品处理实践等步骤。

2.4 目标设定

食品安全性很重要，因为它有助于确保我们食用的食品不含有害污染物，这些污染物可能来自细菌、病毒和化学物质等多种来源。遵循食品安全指南可以降低因食用受污染食品而患病的风险。导致食品变质的因素有很多，包括细菌、病毒、真菌、化学物质以及各种环境因素，如下表所示：
|因素|详情|
| ---- | ---- |
|外部冷热|影响食品的温度环境|
|内部温度|食品自身的温度状况|
|氧气|可能促进食品氧化变质|
|盐|对食品的保存有一定影响|
|湿度|过高或过低的湿度都可能导致食品变质|
|废物暴露|接触废物可能污染食品|
|水分|影响食品的干燥程度和微生物生长|
|光|某些光线可能加速食品变质|
|原生动物|可能导致食品变质|

AI工具在食品质量保障中很重要，它可以确保食品生产线工人和消费者的健康，减少食品浪费，降低对环境的负面影响。此外，食品质量保障边缘AI还为探索其他有意义的社会影响领域提供了机会，例如帮助食品过敏者根据个人过敏矩阵确定哪些食品可以安全食用。

2.5 解决方案设计

2.5.1 现有解决方案

• Uber的应用 ：Uber利用其机器学习平台Michelangelo来避免食品配送损失，该模型可以预测餐食的预计送达时间，并为配送司机和餐厅提供实时反馈和估算计算。
• 政府的关注 ：地方政府也非常重视减少食品浪费，联合国粮食及农业组织估计，每年有13亿吨食品被浪费，这些食品足以养活8.15亿人四次。
• 过敏检测设备 ：世界上最小、最快的消费级食品过敏原传感器Allergy Amulet，允许用户采集食品样本，并在几秒钟内获得食品中是否存在过敏原的报告。

2.5.2 解决方案设计方法

• 检测食品变质 ：气体传感器可用于检测肉类、鱼类或其他有强烈气味/气体的食品何时即将变质。将气体传感器安装在冰箱内或食品生产线上，通过检测肉类或鱼类开始变质时产生的二氧化碳、氨或其他气体的水平，提前提醒用户或工厂工人处理食品，以减少食品浪费和预防食源性疾病。
• 监控食品安全合规性 ：在食品行业，安全和合规是重中之重。可以使用计算机视觉模型来跟踪食品包装线上工人是否穿着适当的食品安全服装，如白色外套、发网、护目镜和手套，并识别任何异常情况。此外，还可以使用音频数据来监听食品制备过程中可能出现的异常声音。同时，也可以开发一个模型来跟踪洗手情况，确保所有工人遵循正确的安全和健康协议。
• 监控食品生产质量控制 ：食品掺假和消费者欺诈是现实问题，例如用较便宜或质量较低的油进行掺假会严重影响产品中油的质量。在加工过程中使用电子鼻进行质量检查是一个有效的解决方案。此外，还可以监控食品在整个生产管道中的温度，包括从生产到包装、到最终商店货架，或从配送车到客户的过程，以及监控冰箱和冰柜的温度随时间的变化及其对产品质量的影响。
• 检测交叉污染和食品过敏原 ：坚果和麸质等过敏原可能会对某些人造成严重反应甚至死亡，工厂机器损坏可能导致金属碎片混入食品，人工处理食品也可能引入细菌等污染物。检测这些问题的方法包括检查食品是否有污染迹象，如颜色、质地或气味的变化；查看食品中是否列出了过敏原成分；检查是否有金属污染的迹象，如食品中的小金属碎片；以及查看是否有人为污染的迹象，如工人未戴手套或其他防护装备。

2.6 设计考虑

为了实现预防和减少食品浪费、提高食品生产/储存质量控制和安全的总体目标，从技术角度来看，可以使用多种数据源，包括不同类型的传感器和相机。以下是用于实现各种食品质量保障目标的传感器：
|目标|传感器|
| ---- | ---- |
|识别食品包装泄漏|气体、湿度、水位、相机|
|检查食品中的污染物或异物|相机|
|食品熟度和质量控制|相机、温度、气体|
|检测食品变质|环境、化学、相机|
|识别食品过敏原|环境、化学、气体|
|识别人员食品安全设备/服装|相机、音频|

通过以上介绍，我们可以看到AI在野生动物监测和食品质量保障领域都有广泛的应用前景，通过合理选择和应用相关技术和工具，可以有效地解决实际问题。

三、技术点分析与关键路径

3.1 野生动物监测模型技术点

3.1.1 模型迭代技术

在野生动物监测模型迭代中，增加机器学习类别需要对不同动物的特征有深入了解，收集大量对应动物的图像或数据进行训练。例如，若要增加某种珍稀鸟类的识别类别，需要收集该鸟类在不同环境、姿态下的图像。更换传感器时，要考虑新传感器的数据格式和特点，对模型进行相应调整。如使用气体传感器时，要将气体数据转换为模型可处理的特征向量。

3.1.2 多项目复用技术

在Edge Impulse中创建多项目复用模型，具体步骤如下：
1. 准备初始数据集，包含目标物种的相关数据。
2. 在Edge Impulse平台上创建项目，导入初始数据集并训练模型。
3. 当需要应用于新的物种或环境时，在初始数据集中替换主要物种的数据。
4. 重新训练模型，调整相关参数，以适应新的数据。
5. 部署新训练好的模型到相应的边缘设备。

3.2 食品质量保障模型技术点

3.2.1 数据采集与处理

对于食品质量保障模型，数据采集是关键。不同的传感器采集到的数据格式和特点不同，需要进行相应的处理。例如，相机采集的图像数据需要进行预处理，包括图像裁剪、缩放、归一化等操作，以提高模型的识别准确率。气体传感器采集的气体数据需要进行特征提取，如计算气体浓度的变化率等。

3.2.2 模型训练与优化

训练食品质量保障模型时，要根据不同的目标选择合适的机器学习算法。例如，检测食品变质可以使用基于分类的算法，将食品分为新鲜和变质两类；监控食品安全合规性可以使用目标检测算法，识别工人的安全装备。在训练过程中，要不断调整模型的参数，如学习率、迭代次数等，以提高模型的性能。

四、应用案例流程分析

4.1 野生动物监测应用案例流程

graph LR
    A[数据收集] --> B[模型训练]
    B --> C[模型部署到边缘设备]
    C --> D[数据采集与监测]
    D --> E{是否需要迭代?}
    E -- 是 --> F[模型迭代]
    F --> B
    E -- 否 --> G[结果分析与输出]

4.2 食品质量保障应用案例流程

graph LR
    A[确定目标] --> B[选择传感器和数据采集]
    B --> C[数据处理与特征提取]
    C --> D[模型训练]
    D --> E[模型部署到边缘设备]
    E --> F[实时监测与反馈]
    F --> G{是否需要调整?}
    G -- 是 --> H[调整模型和参数]
    H --> D
    G -- 否 --> I[保障食品质量]

五、总结与展望

5.1 总结

AI在野生动物监测和食品质量保障领域都有着重要的应用价值。在野生动物监测中，通过模型迭代和多项目复用，可以更准确地识别和跟踪野生动物，为保护工作提供有力支持。在食品质量保障中，利用边缘AI和各种传感器，可以实时监测食品的质量和安全，减少食品浪费，保障消费者的健康。

5.2 展望

未来，随着技术的不断发展，AI在这两个领域的应用将更加广泛和深入。例如，在野生动物监测中，可能会结合更多的传感器和技术，如无人机、卫星遥感等，实现更全面、精准的监测。在食品质量保障中，可能会开发出更智能、高效的模型和设备，进一步提高食品质量和安全水平。同时，AI技术也将与其他领域的技术相结合，为解决更多的实际问题提供创新的解决方案。

总之，AI技术为野生动物监测和食品质量保障带来了新的机遇和挑战，我们需要不断探索和创新，充分发挥其优势，为保护生态环境和人类健康做出更大的贡献。