【CNMO新闻】对澳大利亚人来说，对野生考拉的保护是十分重要的，这需要持续地跟踪它们并对它们的数量进行统计，但这一工作显然是十分困难的。昆士兰科技大学的一个新项目就为这项工作提供了帮助，他们使用配备了热感相机的无人机，然后通过训练有素的深度学习模型来识别无人机拍摄回的录像，寻找类似考拉的热量特征，对其进行数量统计。它在某些方面与昆士兰科技大学的早期项目类似，但这一次要困难得多。
野生考拉
该项目团队会在清晨派出他们的无人机，因为在这个时候他们才能够看到空气温度和树冠考拉之间的最大对比。它会在飞行的同时大面积地收集数据，然后将无人机发回的录像提交给深度学习系统，这个深度学习系统可以识别出考拉散发出的热量的大小和强度，同时会忽略其他物体和动物。
在刚开始的测试中，该团队利用一些动物身上的GPS设备和无线电标签发回的信息推断考拉的位置，并将其与该系统的结果进行对比，以此来验证系统的准确性。事实证明，该系统在特定区域内发现了大约86％的考拉，远远优于其他方法。不仅如此，该系统的速度要快得多。
Hamilton表示，这个系统能在几个小时内完成人类一整天的工作，但它不会取代人类观察员或地面团队。他表示，这些技术中的每一种都有优点和缺点，所以需要找出将它们组合在一起的最佳方法。该团队现在将前往海岸的其他地区进行测试，并计划添加其他分类器，这样他们便能以类似的方法识别其他濒危物种或入侵物种了。
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