人工智能可以找到栖息于桥梁下的蝙蝠,准确率超过90%

  蝙蝠会发出声学脉冲,并利用回声来了解它们的周围环境,因此已经有通过检测蝙蝠的声学信号来监测蝙蝠的设备。但是这种方法只有在活的蝙蝠存在时才会起作用,而且商业化的蝙蝠探测器可能很昂贵,这限制了公共机构对它们的使用。
  在美国有超过40种蝙蝠,其中许多是濒危或受威胁的种类。蝙蝠经常在桥下筑巢,数量多达数百或数千只,因此交通部门在进行维修之前必须对它们进行调查。有一项新研究表明,使用人工智能的照片和计算机视觉技术,能够自动检测桥梁上是否有蝙蝠,准确率超过90%。
  桥梁调查对于保护受威胁和濒危的蝙蝠物种非常重要。粪便、排泄物、污渍是蝙蝠存在的常见迹象。但有些污渍很难确定是由蝙蝠产生还是其他原因,如水渗漏、锈迹斑斑、沥青沥滤或其他类型的结构恶化所产生的。然而,计算机可以用于检测其中的差别。
  为了构建人工智能模型,研究团队收集了一批有和没有蝙蝠存在迹象的桥梁数字照片。利用这些图像,让模型学习识别蝙蝠存在的特征和特性。研究团队还开发了一个网络应用原型,允许用户互动上传结构上的污渍图像,并从模型中接收分类结果。
  视觉检测是交通部门用来评估蝙蝠是否存在的主要方法,但如果没有经过全面的训练,人类很难分辨出蝙蝠的指标。主要的指标如粪便,可能聚集在难以发现的地方,或者直接落入桥下水中。这项研究可以简化这些调查,使其更容易和更快地检测到蝙蝠的存在,并估计出预测的准确程度。
  弗吉尼亚州交通局正在计划一项试点研究,桥梁检查员和环境工作人员将使用这个网络应用程序作为筛选工具。其目的是评估该工具是否易于使用,让工作人员能够更有信心地识别和记录蝙蝠的存在。

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