保护生物多样性：克什米尔世界基金会借助 Ultralytics YOLOv5 和 YOLOv8 取得的成功案例

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，其使命是在全球范围内应用最新技术来保护野生动物。KWF 构建并运营自主无人系统，以支持其保护和打击偷猎的工作。2013年，KWF 开始在其运营中采用人工智能。

根据世界自然基金会的数据，栖息地的丧失对 "红色名录 "上 85% 的物种构成了最大的生存威胁，"红色名录 "将物种归类为濒危或受威胁物种。与此同时，人们对被偷猎的野生动物用于传统医药、美食或外来宠物的需求也在增加，据报道，这种需求还在不断增长。栖息地丧失和偷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表示，这得益于强大的内部协作，“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 100% 由来自世界各地的志愿者运营。通过他们的工作，KWF 在保护受威胁和众多濒危物种方面取得了长足的进步，例如卡塔尔的沙猫、哥斯达黎加的海龟和喜马拉雅山的雪豹。

“我们这样做都是因为我们热爱动物，但更重要的是，我们希望利用我们的技能为世界做好事，并为这些可能无法生存的物种带来积极的改变。”

Aliyah Pandolfi
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，保护主义者很难进入偷猎发生的地点。KWF 在世界偏远地区的保护工作中必须面对四个关键障碍：

• 危险的天气模式
• 不可预测的社会政治因素
• 严酷的地形
• 缺乏随时派遣人员前往这些区域的资源

过去，自然资源保护主义者会在野外放置视频录制设备，以便日后回看录像。面对成百上千小时的视频素材，这个过程依赖于观看者仔细地检测和识别动物种类以及偷猎者。由于时间限制和人为错误，这种方法最终使自然资源保护主义者处于不利地位。KWF 的志愿者们意识到，他们需要更好的装备来对抗偷猎者和非法狩猎。

技术不可避免的进步是一把双刃剑。随着技术质量不断提高且更易于获取，自然资源保护主义者和不法分子都可以掌握最新的技术。为了保持竞争力，自然资源保护主义者必须准备好利用最新技术的力量，为自己谋取优势。

富有创意的进步之路

Pandolfi 需要一种积极的现场解决方案，为 KWF 提供实时信息。她需要一种能够消除人为错误并应对四个关键障碍的解决方案，她深知即使是几秒钟的时间也可能对反偷猎任务产生影响，这意味着实时洞察可以直接帮助阻止动物被杀害。

凭借她的创造力，Pandolfi 考虑了该项目所需的技术和资源。虽然她需要的许多技术目前都已可用，但 Pandolfi 正在期待未来不久将发布的硬件和软件。她带领 KWF 的团队开发利用无人机、人工智能和 GPS 功能的方法。

“在这个项目开始的时候，社区里有很多怀疑的声音。有人告诉我这是疯狂的，这是不可能的，你做不到的，而且技术也不存在，但我从长远考虑，计算机科学和无人机能力需要不断发展并融合在一起，才能实现这个项目。”

通过在有风险的地点安装各种摄像头和传感器，KWF 接收来自世界各地的数据，为他们提供可操作的见解，以便他们做出瞬间决策。

“想象一下，在某个特定地点有偷猎者，”Pandolfi 说，“我们希望能够跟踪他们，并提醒护林员他们的位置，以便他们能够拦截偷猎者，并在他们杀死任何动物之前阻止他们。”

为什么选择 YOLOv5？

由于需要实时的目标检测，KWF 需要他们的模型输出高度准确和可靠。在权衡各种方案后，Pandolfi 的 KWF 人工智能团队负责人 Daan Eeltink（荷兰的一名学生）比较了 YOLOv4 和 YOLOv5 的性能。YOLOv5 的几个差异化优势促使 KWF 团队选择它来用于他们的项目：

• YOLOv5 模型需要使用更少的图像进行训练。
• 它的开源特性使得 KWF 团队可以非常容易地获取该技术。
• 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来构建其保护工作所需的技术。许多实习生是高中生，他们中的一些人几乎或根本没有 YOLOv5 使用经验。Pandolfi 发现，即使是那些先前经验最少的人，也能够在不到三周的时间内启动并运行 YOLOv5。

此外，与实验跟踪平台的集成使得微调模型和数据集变得非常简单，从而使 KWF 能够最大限度地提高其 YOLOv5 模型在现场的性能。

“YOLOv5 非常准确，并且帮助我们在动物被杀害之前拯救了它们，这是我们的最终目标。”

Pandolfi 说，如果没有 YOLOv5，她在 KWF 的团队会感到沮丧。在实施目标检测之前，保护项目缺乏最佳数量的数据。

2023 年初，KWF 将把他们的工作转移到Ultralytics YOLOv8，这是 YOLO 视觉 AI 架构系列中的最新版本。

YOLOv5 部署

目前，KWF 部署 YOLOv5 用于现场传感器上的目标检测。这些设备将数据发送给生物学家，然后生物学家能够分析这些信息并创建可操作的见解。在接下来的一年里，KWF 计划在包含无人机图像的数据集上训练 YOLOv5，然后在现场部署这些无人机。

保护项目

海龟

世界上共有七种不同的海龟，每一种都被认为是濒危物种。雌性海龟在产卵时会爬到海滩上，在沙子里挖巢产卵。这个过程可能需要几个小时，但一旦完成，雌性海龟就会返回水中，留下它们的卵在沙子里孵化 55-65 天。由于母海龟一去不复返，这些卵几乎没有任何防御能力，容易受到偷猎者、捕食者和自然因素的威胁。

过去，自然资源保护主义者追踪海龟的方法是在海滩上标记所有有海龟巢穴的位置。如果这些区域的威胁很高，保护主义者会将海龟巢穴暂时转移到更安全的位置，并在海龟孵化后将其释放到海洋中。

这个过程可能需要人工步行 30 英里或更长的海滩并标记巢穴。 事实证明，每天提供足够的人力来执行此过程非常困难，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。偷猎者不仅可以找到被标记的巢穴，而且猪也能够了解到标记意味着附近有海龟巢穴，从而导致它们吃掉海龟蛋。

KWF 发现了改进此过程的机会，通过减少人力因素并替换容易识别的标记。通过使用 YOLOv5 设置 自主空中系统来检测、定位和表征海龟巢穴，生物学家可以接收有关海龟巢穴的实时信息，包括它们的足迹和地理位置，从而无需生物学家手动步行海滩和标记巢穴。

雪豹

雪豹厚厚的白色皮毛和深色斑点玫瑰花结使它们能够完美地伪装在喜马拉雅山脉的景观中。在野外，它们是顶级掠食者，没有天敌。然而，由于时装和传统医学对它们的皮毛和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，野外仅剩下 4,000 到 6,500 只雪豹。

事实证明，由于导致雪豹所处恶劣环境的因素，保护雪豹的工作极其困难：

• 高海拔
• 过多的降雪
• 冰冻温度
• 强风
• 陡峭的峡谷
• 严酷的地形

此外，在野外发现雪豹极其罕见。因此，KWF 正在开发一种自动化方法来保护这些大型猫科动物，利用无人机技术来追踪和保护它们。目前，无人机技术仍在开发中，以便它可以达到在追踪雪豹所需的条件下运行的程度，大约为 20,000 到 22,000 英尺。

一旦技术可用，KWF 计划在传感器和无人机中使用 YOLOv5，然后将其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到雪地中的爪印，这些爪印通常会被风迅速吹走。然后，这些实时信息将传递给生物学家和自然资源保护主义者。

访问克什米尔世界基金会网站，了解如何帮助改变他们在全球的保护工作。

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