专访水科院高级工程师：如何用AI技术保护青海湖核心物种
在海拔3300米的青海高原上，裸鲤是青海湖“水-鸟-鱼”生态链中的核心物种。每年5-8月的春夏之交，裸鲤从青海湖洄游到淡水河、淡水产卵后、再回到咸水湖内，为青海湖栖息、繁衍的鸟类提供了丰富的食料。
但裸鲤洄游之路是一场充满艰难险阻的生命之旅，如何帮助帮助裸鲤，保护其成长，是维持青海湖生态平衡的关键。
近日，云从科技携手国家水利部水科院和青海湖裸鲤救护中心，使用基于自主研发的AI技术，以多模态感知、智能化分析复杂自然环境，检测青海湖裸鲤（湟鱼）的繁育数量及生态分布，为青海湖裸鲤资源提供科学的数据支持，共同守护生态未来。
这项技术应用背后有哪些故事，遇到过什么挑战，以及未来还可以将其应用到何处？带着这些问题，澎湃新闻专访了项目参与方之一中国水利水电科学研究院国家水电可持续发展研究中心高级工程师王鲁海。
用AI帮助识鱼、数鱼
据王鲁海介绍，这个项目开始于2019年。当时，中国水利水电科学研究院与青海湖裸鲤救护中心合作，共同承担了青海省科技厅的项目《基于生态水文过程的青海湖裸鲤种群动态监测关键技术研究》。
“这个项目主要目的是两个，一方面综合运用技术手段监测青海湖裸鲤的动向和种群规模，另一方面是运用数学模型，分析裸鲤种群结构和未来变动趋势，及时预警风险。其中数学模型的准确性严重依赖于监测获取信息的准确性。在我们项目执行过程中发现传统的技术手段（例如放流回捕、超声探测等）在青海湖的运用都有一定的局限性，无法满足高水平监测的需求，因此，我们就计划采用新的技术手段，实现高精度、长时间、无人值守的监测，经过综合分析选定了采用视频监测鱼道、人工智能处理提取信息的方法。”王鲁海说。
据悉在整套系统中，云从科技运用AI技术，精准鱼体监测，在复杂多变、光线反射的水流环境中，通过中高空摄像头的捕捉河景图像，通过视频流的智能数据分析识别生物属性特征，追踪野生裸鲤历史运动轨迹，实现全方位的裸鲤监测与保护。
此外，为满足科学检测需求，云从通过前端智能感知技术进行鱼体的精细定位，结合跟踪、多边形ROI等技术，可以统计任何时间点或者时间段内，一个或者多个、规则或不规则区域中的鱼数并返回每条鱼的坐标位置与移动方向等属性,有效帮助科研探索裸鲤繁育数量及生态分布。
AI技术应用中遇到的挑战
不过技术的实施并非一帆风顺，困难主要来自硬件和软件。硬件上，即如何在野外获取能清晰看到裸鲤的监测视频图像；软件上的困难则是如何从监测视频中准确提取裸鲤通过的信息。
“硬件上我们因地制宜的，例如要增强对比，让鱼通过时有清晰的轮廓，我们就采用表面喷有白漆的薄铁皮覆盖在鱼道底部构建一个单色的背景，为了夜间也能获得图像，在摄像头边布置了两套红外照明led灯等等。”王鲁海说。
至于软件上，主要是因为视频条件的多样化，有白天、黑夜、有晴天、雨天，视频中不仅有鱼还有捕鱼的鸟，水中漂浮的水草，水面的波纹。在这种条件下，传统的图像识别方法，通过形状、纹理等判据，识别错误率高，而且受到外界干扰非常大，所得数据可靠性差。
“面对这种问题，我们就是通过带有深度学习功能的人工智能技术，通过少数明确的样本训练AI模型，使模型“认识”青海湖裸鲤，然后利用训练好的模型来处理海量的监测视频，这样监测准确率就大幅提升了，与人工判读的精确度基本一致，甚至略高。目前测试显示，云从公司的AI技术解决本项目中软件的问题非常有效。”王鲁海告诉澎湃新闻。
从识鱼到猴脸识别，AI助力珍稀物种保护
有了新技术后，青海裸鲤的保护工作大大改善。
王鲁海称，改进主要来自两方面。一是更加准确的监测种群信息，裸鲤保护应用就是一个例子。此外，对于濒危物种，野外的种群数目是非常少的，通过AI技术甚至可以做到对个体的精准识别，结合大范围的野外监控部署，能够准确获取个体运动轨迹和行动规律。目前已经有一些“猴脸识别”的技术方案正在做深入研究，可能用于中国野外金丝猴的保护，这些技术成为提供保护方案制定的重要参考数据。
二是通过人工智能技术可以识别造成物种走向濒危的风险因子，做出及时预警和针对性应对方案，促使野生濒危物种种群规模恢复。
至于下一步工作的打算，王鲁海介绍，在通过AI技术获取实时监测数据后，接下去就是将其纳入到种群模型中进行测算，运用局部的监测数据推演整个青海湖流域的裸鲤种群迁移、繁殖和种群发展状态，对每年的繁殖效果进行评估，及时发现潜在风险。
“目前这套软硬件结合的鱼类监测系统适用于浅水河流的洄游性鱼类野外监测，未来可应用于华子鱼、川陕哲罗鲑等我国特有的洄游性鱼类监测。同时这套系统也可以拓展到多种野生动物的监测，助力管理部门和科研工作者实时掌控珍稀物种动态，合理制定物种保护策略。”王鲁海称。(本文来自澎湃新闻，更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)
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