湖北大老岭保护区:“土法”AI野生动物识别系统发挥大作用 已关注 关注 重播 分享 赞 视频详情 在湖北大老岭国家级自然保护区，一套由一线职工“自力更生”研发的AI野生动物识别系统正改变着野生动物保护工作的工作方式：这套“土法”AI系统以极低的成本实现了物种影像识别准确率稳定在80%左右，达到了我国首部《自然保护地数智化建设技术规范》的量化要求，成为基层保护区数智化转型的生动实践。痛点催生创新：从“瞪眼功”到智能识别大老岭保护区地处三峡坝区库首北岸，是国务院三峡办确定的三峡库区生态示范区和生物多样性保护区，生物多样性极为丰富。保护区内科学布设近200台红外相机，每年采集影像数据高达3至4TB，包含数十万张照片。过去，这些影像全部依赖人工逐张甄别，要4名工作人员连续工作60天才能完成一轮识别。这种“瞪眼功”耗时耗力，还易因视觉疲劳导致误判。一套商用AI识别系统报价五六十万元甚至上百万元，对经费有限的基层保护区而言是“望洋兴叹”。“求人不如求己。”以朱凯为代表的基层技术骨干和一线监测员，白天上山巡护，晚上啃论文、看代码、学编程、做标注，硬是从零开始捣鼓出一套属于大山的“AI眼睛”。系统突破：给AI“喂”上万张照片，攻克“脸盲症”研发的最大难点在于数据标注和模型训练。团队累计标注了上万张照片，涵盖林麝、毛冠鹿、中华鬣羚、小麂、红腹锦鸡等十余种重点保护动物，包含不同季节和场景，手把手“教”AI认识这些野生动物。但是，山里的环境极为复杂——晴天、雨天、雾天，光线和角度千变万化，许多野生动物外形相似，让AI一度患上严重的“野外脸盲症”，甚至把一棵树认成红腹锦鸡，把小麂和林麝认混。团队没有气馁，而是针对复杂场景反复调试参数、优化算法，补充不同天气、光线条件下的影像数据。经过千百次失败与重新开始，系统识别准确率从最初的不足50%稳步提升至80%左右，达到国家最新数智化建设技术规范的要求。应用成效：效率提升超5倍，影像精准识别分类这套自研系统具备自动筛除无效影像、快速锁定物种的全流程处理能力。据统计，原来4名工作人员需60天才能完成的影像甄别工作，如今一台机器10天即可完成，效率提升超5倍。仅2025年，依托自研AI识别系统对海量影像的自动化筛选与物种精准识别，保护区共计分析鉴别了278台次红外相机的影像数据超24万份，其中有效图片数量约7万张，系统成功识别林麝照片874张、毛冠鹿2719张、中华鬣羚1015张、中华斑羚1349张、小麂18483张、野猪7576张等，并按物种精准完成影像分类。这套自研的AI识别系统，显著提升了区域野生动物监测的精细化与科学化水平，让保护区的野生动物监测进入了“智慧快车道”。科技赋能：基层智慧点亮数智化未来大老岭的AI识别系统研发投入虽仅为商业系统报价的零头，却这套“接地气、肯钻研、有成效”的“土法AI”，却为全国基层保护区提供了一条因地制宜实现数智化转型的实践路径。如今，这套系统仍在持续迭代。团队计划进一步提升识别精度与环境适配能力，完善本土野生动物智能监测体系，通过更精准的个体识别算法，为林麝、中华鬣羚等濒危物种的繁衍与生存提供科学数据支撑。来源：湖北大老岭国家级自然保护区作者：朱凯 林郁柳编辑：王辰初审：李燕审核：苑铁军
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