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Justine_Boulent_利用人工智能扩大海洋哺乳动物监测.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718538 2025-06-22 41页 33.76MB

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本文介绍了Whale Seeker团队利用人工智能(AI)加速海洋野生动物监测的案例研究。关键点如下: 1. **背景与团队**:Whale Seeker由多位专家组成,致力于利用AI提供更快速准确的海洋野生动物检测数据。 2. **海洋野生动物监测的重要性**:讨论了海洋野生动物在对抗气候变化中的作用,以及当前面临的主要威胁。 3. **挑战**:指出手动数据分析是瓶颈,缺乏标准化,例如,对5300张图像的 beluga 调查需要大约10个月的 manual analysis。 4. **AI的挑战与解决方案**:通过“人在循环中”(Human-in-the-loop, HITL)的方法,结合自动初步分析和主动学习循环,解决远程感应图像分析中的难题。 5. **案例研究**:对Cumberland Sound的白鲸进行调查,AI辅助分析在4,572张图像中检测到4,298只白鲸,与手动分析相比,达到84%的相互同意率。 6. **效率提升**:AI辅助分析将分析时间从1300-2020小时减少到53小时。 7. **结论与展望**:主动学习方法能有效利用AI,结束图像分析瓶颈,但需要更好的标准化协议,并指出AI不是奇迹解决方案,需要持续的维护和改进。 核心数据引用:AI辅助分析在53小时内完成4,572张图像的分析,检测到4,298只白鲸,与手动分析相比,节省了1300-2020小时。
"AI如何助力鲸鱼监测?" "人力还是AI,谁在鲸鱼调查中更快?" 如何高效标注鲸鱼图像?"
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