光明網7月29日訊（記者趙清建）在野外，如果你遇到一群金絲猴，你能區分每一只個體嗎？這一過程其實就是個體識別。西北大學金絲猴研究團隊長期開展野外觀察研究，20年前經過艱難探索實現了對野生金絲猴的肉眼個體識別，推動了中國靈長類行為生態學的快速發展。近日，該團隊郭松濤教授通過與計算機科學領域的專家深度合作，建立動物AI研究團隊，采集和挖掘前期動物行為研究中所積累的海量數據，利用神經網絡模型進行動物特征的檢測、追蹤和識別，提出具有關注機制的深度神經網絡模型（圖1），通過系統建模和調試，率先開發出具有完全國產自主知識產權的Tri-AI動物個體識別系統（圖2），實現了適用于多物種的個體識別的研究目標。

個體識別是開展動物行為和動物生態研究的基礎。近半個世紀以來，借助動物本身特征（如斑紋、顏色、傷疤等）或人為標記特征（如烙印、刺青、染色、環志、無線電項圈及遺傳標記等）等進行個體識別，極大地豐富了人類對動物及其行為的認識。比如，人們突破了個體識別技術后，才揭開野生金絲猴社會的神秘面紗。然而，長期以來，個體識別的數據采集主要依靠“一筆一本一望遠鏡”的傳統方式人工觀察記錄（圖3），非常依賴觀察者自身的經驗，并極大的受制于天氣、地形等研究條件，數據采集可靠性、效率和連續性都難以持續保障。目前，動物行為和保護研究，尤其是動物管理對于個體智能識別這一前沿技術的需求十分迫切，亟待突破。

據了解，Tri-AI系統突破了傳統人工個體身份識別或僅針對單一物種的機器識別的研究瓶頸，解決了動物行為研究個體智能識別這一大技術難題。該方法的成功驗證了基于多物種的自動個體識別的理論假設的科學性，并滿足了“無觀察者干擾”的行為學研究的理想條件要求。目前，該系統對靈長類各亞科代表性物種和多個大中型哺乳動物個體識別的平均精度已達94.1%，未來在使用更多數據之后識別精度還將不斷提高。

此外，該研究成果可兼容夜視影像的分析，可實現基于夜視圖像的個體身份識別，進而可實現全天候的動物研究，該系統經過訓練，將可以自動分揀現有的紅外和可見光圖像數據。該系統極大提高數據分析效率，將極大地推動動物行為學研究，也將在野生動物保護和管理領域有廣闊的應用前景，為實現野生動物智能管理提供可靠的技術支撐。在該技術公開之前，盡管對于某個特定物種個體智能識別功能已經被實現并報道，但是像該技術一樣可以在全天候條件下實現多物種的識別，則在此之前一直停留在科學假想階段。

該研究成果以“Automatic identification of individual primates with deep learning techniques”為題，以Research Article形式，發表于Cell出版集團旗下的第一個綜合性子刊《iScience》上。西北大學郭松濤教授為論文通訊作者和第一作者，西北大學許鵬飛教授和西安電子科技大學苗啟廣教授為該論文的共同第一作者。該成果由西北大學陳曉江教授團隊和西安電子科技大學苗啟廣教授團隊參與歷時2年完成。該成果已獲2項國家發明專利授權保護，另外1項發明專利正在申請保護。該研究得到國家自然科學基金委、中國科學院、中國環境科學研究院，國家林業草地局、陜西省科技廳、陜西省林業草地局科研項目的資助。

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