用AI尋找瀕臨滅絕的東北虎，英特爾如何智護生態？
大資料文摘授權轉載自英特爾商用頻道
在我國曆史上曾呈“眾山皆有”的東北虎，如今瀕臨滅絕的危險。受人類活動增加、森林砍伐、棲息地退化等多種因素的影響，野生東北虎種群及其棲息地在不斷地萎縮，自2012年至2015年期間，有關部門在中國境內通過野外紅外相機僅監測到不到30只野生東北虎個體。
野生東北虎處於食物鏈頂端，它們的生存狀態是反映整個生態系統是否健康的一項重要指標。世界自然基金會(WWF)與合作伙伴在東北虎棲息地保護、反盜獵以及保護區野外環境監控等方面，一直持續做著努力。通過野外監控，可以對整個生態系統的生物多樣性，棲息地變化進行分析，有效地發現問題，找到科學的解決辦法，控制和減緩環境的惡化，在自然保護和社會發展中尋求平衡點。
圖片來源：WWF China
目前，自然保護區中使用的傳統紅外監控相機，能夠為上述的工作提供一定的資料支援，但也存在著巨大的弊端，如: 每2個月通過巡護員人工採集回的資料，需要依靠人工判讀的方式，先剔除大量無效照片，再以人眼辨識個體進行分類分析，從採集到分析，大約需耗時4個多月；因風吹草動就導致大量空拍；存在無效抓拍；一些影象質量不佳。所以，從資料採集、處理到分析，時效性、精確度和效率都有待提升。
2018年7月，英特爾攜手世界自然基金會(WWF)，並聯合技術合作夥伴海康威視，啟動“東北虎保護-端到端人工智慧監控系統“的開發，助力野生動物保護朝著數字化、智慧化方向發展。英特爾端到端人工智慧系統，將由野生動物保護智慧抓拍相機和雲端資料處理及監控服務軟體組成。
海康威視新開發的野生動物保護智慧抓拍相機，將首次採用邊緣計算和雲端計算相結合的設計理念，搭載的英特爾® Movidius™人工智慧視覺處理晶片（VPU），實現了對前端智慧演算法的支援，極大提升了處理效率。由專為野生動物適配及訓練的深度卷積神經網路對視訊幀進行逐層特徵提取，最終計算出目標位置與置信度，實現對東北虎的精準識別抓拍。通過前端智慧抓拍，系統自動篩選出符合要求的東北虎照片，減輕後期分辨圖片和視訊的人力負荷。
雲端將採用英特爾®至強®可擴充套件伺服器，通過英特爾開發的Re-ID技術對東北虎的個體進行再識別。該技術通過收集數百隻老虎、上萬張圖片的樣本庫，有效地訓練深度學習網路。這樣就可以對每一臺相機提取出的老虎資料，自動生成資料庫，包括位置、時間、影像、甚至運動狀態。這是英特爾首次將人工智慧動物個體識別技術應用在野生動物保護專案中。雲端的大資料還可以對老虎個體的蹤跡、活動範圍、棲息地特徵、相關有蹄類動物及人活動的分佈進行分析，自動生成有價值的分析報告，協助開展野生動物的狀態監測和保護。
英特爾至強可拓展伺服器平臺將針對野生動物保護及環境監測的需求，提供大資料接入和資料精細化分析支援，針對數百GB的歷史資料和每年來自數百個監控相機和其他採集裝置的TB級的資料，通過Intel SSD固態盤加速儲存技術，用於Re-ID動物個體識別和特徵提取的英特爾數學核心函式庫（MKL），Intel Optimized Tensorflow等深度學習優化工具鏈，使得處理效率比以往大幅提升。
最新的至強伺服器平臺相對前代系統處理能力和單週期FLOPS均有大幅提升，提供了更加完備的針對機器學習和高階資料分析任務的軟硬體優化方案。基於Caffe，Tensorflow，PyTorch等通用深度學習框架的開發都能夠順暢遷移到至強平臺。快速提升機器學習模型的推理效率，為合作伙伴快速部署人工智慧應用線上服務提供支援。至強可擴充套件伺服器平臺對工作負載支援動態優化，幫助客戶從容應對快速增長的海量資料分析和人工智慧業務。
想象一下，未來護林員可以通過手持終端或野外智慧抓拍相機上傳海量圖片，通過雲端的至強伺服器完成高效的影象內容的識別和分析，並通過資料探勘，在海量資料中發現動物蹤跡和行為規律，助力珍稀野生動物的保護。
