保护生物多样性：Kashmir World Foundation 使用 Ultralytics YOLOv5 和 YOLOv8 的成功故事

Kashmir World Foundation（KWF）于 2008 年在弗吉尼亚州大瀑布城成立，使命是在全球范围内运用最新技术保护野生动物。KWF 建造并运营自主无人系统，支持其保护工作和反盗猎行动。2013 年，KWF 开始在其运营中采用人工智能。

根据 WWF 的说法，栖息地丧失对“红色名录”中 85% 的物种构成最大的生存威胁，该名录将物种划分为濒危或受威胁物种。与此同时，用于传统药物、珍馐美食或异宠的盗猎野生动物需求持续存在，据报道还在不断增加。栖息地丧失和盗猎共同威胁着全球生物多样性，并对当地社区和环境造成灾难性影响。

创始人兼执行董事 Aliyah Pandolfi 强调了内部协作的重要性，她解释道：“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 在保护受威胁物种以及众多濒危物种方面取得了巨大进展，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。

“我们这么做都是因为热爱这些动物，但更重要的是，我们希望运用自己的技能为世界行善，为这些原本可能无法生存的物种带来积极改变。” Aliyah Pandolfi，Kashmir World Foundation 创始人兼执行董事

应对盗猎问题#

在许多情况下，保护工作者很难进入发生盗猎活动的地点。KWF 在世界偏远地区开展保护工作时，必须应对四个关键障碍：

• 危险的天气状况
• 不可预测的社会政治因素
• 恶劣的地形
• 缺乏能够随时派人前往这些地区的资源

过去，保护工作者会在野外放置录像设备，之后再回看录制的影像。面对数十万小时的录像，这一过程依赖观看者细致地检测和识别动物物种及盗猎者。由于时间有限且容易出现人为错误，这种方法让保护工作者处于不利地位。KWF 的志愿者知道，他们需要更好的装备来对抗盗猎者和非法捕猎。

技术不可避免的发展是一把双刃剑。随着技术质量不断提升、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。为了保持竞争力，保护工作者必须准备好利用最新技术的力量，使其为己所用。

创新的前进之路#

Pandolfi 需要一种能够在野外提供实时信息的强力解决方案，为 KWF 提供支持。她需要一个能够消除人为错误并应对四个关键障碍的方案，也深知在反盗猎行动中，哪怕几秒钟也可能带来差别，这意味着实时洞察能够直接发挥作用，防止动物被杀害。

凭借创造力，Pandolfi 评估了项目所需的技术和资源。虽然她所需的大部分技术目前已经可以获得，但 Pandolfi 也在期待近期可能推出的硬件和软件。她带领 KWF 团队开发利用无人机、AI 和 GPS 能力的方法。

“项目开始时，社区中有许多人对此表示怀疑。有人告诉我这太疯狂了、不可能做到、你做不到，而且这种技术并不存在；但我考虑的是长远发展——这个项目所需的计算机科学和无人机能力需要不断进化并融合在一起。”

通过在有风险的地点部署各种摄像头和传感器，KWF 可以接收来自世界各地的数据，为其提供可操作的洞察，以便在瞬间做出决策。

Pandolfi 说：“假设某个地点有盗猎者，我们希望能够跟踪他们并向护林员发出位置警报，让护林员拦截盗猎者，在他们杀害动物之前阻止他们。”

为什么选择 YOLOv5？#

由于需要实时目标检测，KWF 要求其模型输出高度准确且可靠。在权衡各种选择时，KWF 的 A.I. 团队负责人 Daan Eeltink 是一名来自荷兰的学生，他比较了 YOLOv4 和 YOLOv5 的性能。YOLOv5 具备多项优势，使 KWF 团队决定将其用于项目：

• YOLOv5 模型训练所需的图像更少。
• 其开源特性让 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，构建其保护工作所需的技术。许多实习生是高中生，其中一些人几乎没有或完全没有 YOLOv5 使用经验。Pandolfi 发现，即使是此前经验最少的人，也能在不到三周的时间内让 YOLOv5 运行起来。

此外，与实验跟踪平台的集成让模型和数据集的微调变得简单直接，使 KWF 能够最大限度地提升其 YOLOv5 模型在野外的性能。

“YOLOv5 非常准确，帮助我们在动物被杀害前拯救了它们，这正是我们的最终目标。”

Pandolfi 表示，如果没有 YOLOv5，她的 KWF 团队会感到非常沮丧。在实施目标检测之前，这些保护项目缺乏充足的数据。2023 年初，KWF 将把其工作迁移到 Ultralytics YOLOv8，这是 YOLO 视觉 AI 架构系列的最新版本。

YOLOv5 部署#

目前，KWF 在野外传感器上部署 YOLOv5 进行目标检测。这些设备将数据发送给生物学家，后者可以分析信息并形成可操作的洞察。在未来一年，KWF 计划使用包含无人机影像的数据集训练 YOLOv5，然后将这些无人机部署到野外。

保护项目#

海龟#

世界上有七种不同的海龟，每一种都被视为濒危物种。产卵时，雌性海龟会爬上海滩，在沙中挖巢并产下蛋。这个过程可能需要数小时，但完成后，雌性海龟会返回水中，留下海龟蛋在沙中孵化 55–65 天。随着母龟永久离开，海龟蛋几乎没有抵御盗猎者、捕食者和自然环境的能力。

过去，保护工作者跟踪海龟的方法，是标记海滩上所有存在巢穴的位置。如果这些区域的威胁较高，保护工作者会暂时将巢穴转移到更安全的地点，并在海龟孵化后将其放归海洋。

这一过程可能需要人工步行巡查长达 30 英里甚至更长的海滩，并标记巢穴。事实证明，每天提供足够的人力来完成这一过程非常困难，尤其是在 COVID-19 封锁期间。

此外，标记海龟巢穴有时会适得其反。盗猎者不仅可能会主动寻找已标记的巢穴，猪也会学会标记意味着附近有海龟巢穴，从而导致它们吃掉海龟蛋。

KWF 发现，可以通过减少人力需求并替换容易被识别的标记来改进这一流程。生物学家可以使用 YOLOv5 构建自主空中系统，检测、定位和描述海龟巢穴，从而实时获取海龟巢穴的信息，包括其踪迹和地理位置，不再需要人工步行巡查海滩并标记巢穴。

雪豹#

雪豹厚厚的白色皮毛上带有深色斑环，使其能够完美地隐藏在喜马拉雅山脉的景观中。在野外，它们是没有天敌的顶级捕食者。然而，由于市场对其皮毛和其他身体部位的需求极高，加上栖息地丧失和破碎化，据估计，野外仅存4,000 至 6,500 只雪豹。

由于雪豹栖息地恶劣环境中的诸多因素，对其开展保护工作极其困难：

• 高海拔
• 过量降雪
• 严寒气温
• 强风
• 陡峭的峡谷
• 恶劣的地形

此外，在野外发现雪豹极其罕见。因此，KWF 正在利用无人机技术跟踪和保护这些大型猫科动物，开发自动化保护方法。目前，无人机技术仍在发展之中，需要进一步提升，才能让设备在跟踪雪豹所需的环境中运行；这些环境的海拔约为 20,000 至 22,000 英尺。

技术成熟后，KWF 计划在传感器和无人机上使用 YOLOv5，再将这些设备部署到喜马拉雅山脉。出于跟踪目的，这些传感器和无人机将能够检测雪地中的足迹，而足迹通常会被风迅速吹散。这些实时信息随后将传送给生物学家和保护工作者。

访问 Kashmir World Foundation 的网站，了解如何为其全球保护工作贡献力量。