保护生物多样性：Kashmir World Foundation 使用 Ultralytics YOLOv5 和 YOLOv8 取得成功

克什米尔世界基金会（KWF）于 2008 年在弗吉尼亚州大瀑布城成立，使命是运用最新技术，在全球范围内保护野生动物。KWF 建造并运营自主无人系统，以支持其保护野生动物和打击偷猎的工作。2013 年，KWF 开始在其运营中采用人工智能。

据 WWF称，栖息地丧失是“红色名录”中 85% 物种面临的最大生存威胁；该名录将物种列为濒危或受威胁物种。与此同时，用于传统药物、美食或异宠的野生动物需求持续存在，据报道还在不断增加。栖息地丧失和偷猎共同威胁全球生物多样性，并对当地社区和环境造成灾难性影响。

创始人兼执行主任 Aliyah Pandolfi强调了内部协作的重要性，并解释道：“来自世界各地的学生、学者、工程师和科学家都愿意贡献自己的时间和专业知识。”KWF 完全由来自世界各地的志愿者运营。通过他们的工作，KWF 在保护受威胁物种和许多濒危物种方面取得了重大进展，例如卡塔尔的沙猫、哥斯达黎加的海龟和喜马拉雅山脉的雪豹。

“我们做这些事都是因为热爱动物，但更重要的是，我们希望运用自己的技能为世界做好事，为这些原本可能无法存活下来的物种带来积极改变。” 阿莉娅·潘多尔菲，克什米尔世界基金会创始人兼执行董事

打击偷猎问题#

在许多情况下，保护工作者很难抵达发生偷猎的地点。KWF 在世界偏远地区开展保护工作时，必须应对四个主要障碍：

• 恶劣多变的天气
• 难以预测的社会政治因素
• 严酷难行的地形
• 缺乏资源，无法随时派人前往这些地区

过去，保护工作者会在野外放置录像设备，之后再回看拍摄的影像。面对数百或数千小时的录像，这种做法只能依靠观看者仔细发现并识别动物物种和偷猎者。受时间限制和人为错误影响，这种方法让保护工作者处于不利地位。KWF 的志愿者意识到，他们需要更好的装备来对抗偷猎者和非法狩猎。

技术不可避免的发展是一把双刃剑。随着技术质量不断提高、可及性不断增强，保护工作者和不法分子都能获得最新技术。为了保持优势，保护工作者必须做好准备，利用最新技术为自己所用。

创新解决之道#

潘多尔菲需要一种能够在野外提供实时信息的有力解决方案。她需要一个能消除人为错误并应对四个主要障碍的方案；她明白，在反偷猎行动中，哪怕几秒钟也可能影响结果，这意味着实时洞察可以直接帮助阻止动物被杀害。

Pandolfi 发挥创意，考虑了项目所需的技术和资源。她需要的许多技术如今已经可以获得，但她也期待近期推出更多硬件和软件。她带领 KWF 团队探索利用无人机、AI 和 GPS 功能的方法。

“项目刚开始时，社区里有很多质疑声。有人告诉我这很疯狂、不可能做到、你做不到，而且根本没有这项技术；但我着眼于长远，相信计算机科学和无人机能力需要不断发展并融合，才能实现这个项目。”

KWF 在存在风险的地点部署各种摄像头和传感器，获取来自世界各地的数据，为团队提供可执行的洞察，以便迅速做出决策。

潘多尔菲说：“想象一下某个地点有偷猎者。我们希望能够跟踪他们，并向护林员发送他们的位置，让护林员拦截偷猎者，在他们杀害动物之前阻止他们。”

为什么选择 YOLOv5？#

KWF 需要实时目标检测，因此模型输出必须高度准确、可靠。在权衡各种选择时，潘多尔菲领导的 KWF AI 团队负责人、来自荷兰的学生 Daan Eeltink 比较了 YOLOv4 和 YOLOv5 的性能。YOLOv5 有几项明显优势，让 KWF 团队决定在项目中采用它：

• YOLOv5 模型训练所需的图像更少。
• 它的开源特性让 KWF 团队能够轻松使用这项技术。
• YOLOv5 的学习曲线并不陡峭。

KWF 依靠来自世界各地的志愿者、工程师和实习生团队，开发保护工作所需的技术。许多实习生是高中生，其中一些人对 YOLOv5 几乎没有或完全没有经验。潘多尔菲发现，即使是经验最少的人，也能在不到三周的时间内让 YOLOv5 运行起来。

此外，集成实验跟踪平台后，微调模型和数据集变得简单直接，让 KWF 能够最大限度地提升其 YOLOv5 模型在野外的性能。

“YOLOv5 的准确率很高，帮助我们在动物被杀害之前救下它们，这正是我们的最终目标。”

Pandolfi 表示，如果没有 YOLOv5，KWF 团队会感到十分沮丧。在采用目标检测之前，保护项目缺乏足够的数据。2023 年初，KWF 将把工作迁移到 Ultralytics YOLOv8，这是当时 YOLO 视觉 AI 架构系列的最新版本（此后已由 Ultralytics YOLO26 接替）。

YOLOv5 部署#

目前，KWF 在野外传感器上部署 YOLOv5 进行目标检测。这些设备会将数据发送给生物学家，由他们分析信息并提出可执行的洞察。未来一年，KWF 计划使用包含无人机影像的数据集训练 YOLOv5，之后再将这些无人机部署到野外。

保护项目#

海龟#

世界上有七种海龟，其中五种被列为 IUCN 濒危物种红色名录中的受威胁物种。产卵时，雌性海龟会爬上海滩，在沙地里挖巢并产下龟卵。这个过程可能持续数小时，结束后雌性海龟便会返回海中，留下龟卵在沙地里孵化 55-65 天。母龟离开后，龟卵几乎没有防护，容易受到偷猎者、捕食者和自然环境的威胁。

过去，保护工作者追踪海龟的方法是在海滩上标记所有有巢穴的位置。如果这些区域的威胁较高，保护工作者会暂时将巢穴迁至更安全的地点，并在海龟孵化后将它们放归海洋。

这一过程可能需要工作人员徒步巡查长达 30 英里甚至更长的海滩，并标记巢穴。每天提供足够人手来完成这项工作一直很困难，尤其是在 COVID-19 封锁期间。

此外，标记海龟巢有时反而会适得其反。偷猎者可能会专门寻找已标记的巢穴，而猪也能学会标记意味着附近有海龟巢，进而吃掉龟卵。

KWF 看到了改进这一流程的机会：减少人力需求，并用不易被识别的方式取代显眼标记。通过使用 YOLOv5 部署自主空中系统来检测、定位和识别海龟巢穴，生物学家就能实时获取海龟巢穴信息，包括海龟踪迹和地理位置，从而不再需要生物学家徒步巡查海滩并标记巢穴。

雪豹#

雪豹浓密的白色皮毛上带有深色斑环，使它们能够完美地隐蔽在喜马拉雅山脉的环境中。在野外，雪豹是顶级掠食者，没有天敌。然而，由于时尚行业和传统医学对雪豹皮毛及其他身体部位的需求极高，再加上栖息地丧失和破碎化，据估计，野外仅存4,000 到 6,500 只雪豹。

由于雪豹栖息地环境恶劣，保护工作面临极大困难，主要因素包括：

• 海拔高
• 降雪量大
• 气温极低
• 强风
• 陡峭的峡谷
• 严酷难行的地形

此外，在野外发现雪豹的情况极为罕见。因此，KWF 正在开发一种自动化保护方案，利用无人机技术追踪和保护这些大型猫科动物。目前，无人机技术仍在研发中，目标是让无人机能够在追踪雪豹所需的环境中运行；雪豹通常活动在海拔约 20,000 至 22,000 英尺的区域。

技术具备应用条件后，KWF 计划在传感器和无人机上使用 YOLOv5，并将其部署到喜马拉雅山脉。为了跟踪目标，这些传感器和无人机能够检测雪地中的爪印，而爪印通常很快就会被风吹散。随后，这些实时信息会传送给生物学家和保护工作者。

访问克什米尔世界基金会网站，了解你可以如何为该基金会在全球开展的保护工作贡献力量。