動(dòng)物行為研究歷經(jīng)百年發(fā)展，已將進(jìn)化物學(xué)、生態(tài)學(xué)、感官科學(xué)、保護(hù)生物學(xué)、生理學(xué)、遺傳學(xué)和神經(jīng)生物學(xué)等領(lǐng)域的知識(shí)逐漸整合、融入其中，這也日益凸顯其研究的復(fù)雜性。但是，對(duì)動(dòng)物的行為進(jìn)行準(zhǔn)確、系統(tǒng)的觀察記錄，并精準(zhǔn)的定量分析依舊是動(dòng)物行為學(xué)研究的基礎(chǔ)，只有精準(zhǔn)的行為量化，才能深刻挖掘其發(fā)生的規(guī)律。

盡管視頻數(shù)據(jù)可通過專業(yè)軟件輔助分析，但要觀察僅僅幾天的動(dòng)物行為視頻，則仍需要花費(fèi)多達(dá)百小時(shí)人工反復(fù)審查，更別說對(duì)于環(huán)境復(fù)雜和數(shù)量眾多的野生動(dòng)物了。這種耗時(shí)低效的工作，嚴(yán)重制約了對(duì)動(dòng)物各種行為規(guī)律的認(rèn)知。尤其在觀察和測(cè)量復(fù)雜場(chǎng)景下野生動(dòng)物的行為時(shí)，自動(dòng)化的行為監(jiān)測(cè)和分析更是面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

行為AI識(shí)別框架及處理流程示意圖

為解決行為智能分析中面臨的共性難題，近日，西北大學(xué)教授郭松濤團(tuán)隊(duì)基于行為學(xué)分析原理，從行為的結(jié)構(gòu)分析，利用人工智能技術(shù)，設(shè)計(jì)了《哺乳動(dòng)物行為自動(dòng)定量測(cè)量的人工智能框架》，融合“猴臉識(shí)別”技術(shù)，最終實(shí)現(xiàn)了可以區(qū)分和追蹤野生動(dòng)物個(gè)體身份的行為精準(zhǔn)自動(dòng)識(shí)別與測(cè)量，以及自動(dòng)匯報(bào)行為節(jié)律和時(shí)間分配結(jié)果的行為自動(dòng)化監(jiān)測(cè)的技術(shù)突破。

該框架在3種靈長(zhǎng)目物種：川金絲猴、狐猴、狒狒，3種食肉目物種：老虎、棕熊、黑熊，3種偶蹄目物種：羚牛、列氏水羚、角馬以及1種奇蹄目物種：斑馬，共計(jì)4大類動(dòng)物10種代表性野生動(dòng)物的自動(dòng)行為識(shí)別和測(cè)量上得到了完美驗(yàn)證。該技術(shù)可廣泛應(yīng)用于圈養(yǎng)動(dòng)物日?；顒?dòng)規(guī)律監(jiān)測(cè)和關(guān)鍵行為異常預(yù)警、野生動(dòng)物行為數(shù)據(jù)分析和習(xí)性研究以及實(shí)驗(yàn)動(dòng)物健康狀態(tài)和福利監(jiān)測(cè)。

此外，為促進(jìn)技術(shù)更快迭代，并為動(dòng)物行為學(xué)后來者的研究提供專業(yè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)參考和智能分析平臺(tái)服務(wù)，團(tuán)隊(duì)將該框架和代碼開源，并發(fā)表在中科院一區(qū)Top期刊《Integrative Zoology》。

原文鏈接：

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