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                          人工∩智能可以找到棲息于橋梁下的蝙蝠,準確〒率超過90%

                          技術動態    發布于:2021-09-24 09:29
                            

                            蝙蝠會發出聲學脈沖,并利←用回聲來了解它們的周圍環境,因此已經有通過檢測蝙蝠的聲學信號來監測蝙蝠的設備。但是這種方法只有在活的蝙蝠存在時∮才會起作用,而且商業化的蝙蝠探測器可能很昂貴,這限制了公共機構對它們的使㊣用。

                            在美國有超過40種蝙蝠,其中許多是瀕;蚴芡{的種類。蝙蝠經常在橋下筑巢,數量多達數百或№數千只,因此交通部門在進行維修之前必須對它們進行調查。有一項⊙新研究表明,使用人工智能的照片和計算機視覺技術,能夠自動檢測橋梁上是否有蝙蝠,準確率◣超過90%。

                            橋梁調查對于保護受威脅和瀕危的蝙蝠物種非常重要。糞便、排泄物、污漬是蝙蝠存在的常見跡象。但有些污漬很難確定是由蝙蝠產生還是其他原因,如水滲漏、銹跡斑斑、瀝青瀝濾或其他類型的結構惡化所產生的。然而,計算機可以用于檢測其中的差別。

                            為了構建人工智能模型,研究團隊收集了一≡批有和沒有蝙蝠存在跡象的橋梁數字照片。利用這些圖像,讓模型學習識別蝙蝠存在的特征和特性。研究團隊還開發了▲一個網絡應用原型,允許用戶互動上傳結構上的污漬圖像,并從模型中接收分類結果。

                            視覺檢▃測是交通部門用來評估蝙蝠是否存在的主要方法,但如果沒有經過全面的訓練,人類々很難分辨出蝙蝠的指標。主要的指標如糞便,可能聚集在難以發現的地方,或者直接落入橋下ξ 水中。這項研究可以簡化這些調查,使其更容易和更快地檢測到蝙蝠的存在,并估計出預測的準確程度。

                            弗吉尼亞州交通◇局正在計劃一項試點研究,橋梁檢查員和環境工作人員將使用這個網絡應用程序作為篩選工具。其目的是評估該工具是否易于使用,讓工作人員能夠更有信心地識別和記錄蝙蝠的存在〓。


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