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的目标，打造世界一流的智能应用及运营管理平台。
提到野生动物调查，我们会联想到红外相机，它被称为“不被打扰的相遇”，即在野生动物毫无知觉中完成对它们影像的采集。同时，红外相机也有“被动式”的特点，也就是说，有野生动物经过时才会触发它的拍摄功能。
近日，西北大学的师生团队，通过无人机与多种高科技手段的融合，取得了野生动物观测技术的巨大进展。
画面中，西北大学科研团队正在调试无人机、热成像观测设备并导入预设航线，他们准备通过低空航拍的方法，对栖居在保护区内的明星物种——川金丝猴，就其分布位置和种群规模进行遥感监测采样。
在该次飞行之前，科研团队已通过多次研讨，设定了能够覆盖整个保护区的多条航线，在严格按照既定航线飞行过程中，团队人员灵活运用高低空交替飞行的方式，在不到52个小时内，便完成了整个保护区约300平方公里范围内的川金丝猴种群的采样。
西北大学高级工程师 何刚：我们在这个区内总共是用了170条航线公里，完成了整个区域的调查，覆盖的面积大概是92%，调查得到了八群猴子，总数量是647只到755只。我们把每一群猴都定位了，而且每一群猴都进行了个体识别。
事实上，以无人机搭载红外热成像设备完成采样，仅仅是该项调查的初步工作，采样结果虽然能够将隐匿在密林中的野生动物毫无遗漏地收罗到成像画面中，然而从中准确筛选出川金丝猴却并不容易。从热成像设备采集到的动物轮廓的影像中，我们可以看出，这片森林中不仅有川金丝猴，还有大熊猫、羚牛、亚洲黑熊等多种野生动物，其中还包括跟川金丝猴形态几乎一般无二的猕猴。要从中准确区分出川金丝猴，还需要更为专业的生态学判读和数据矫正，才能最终确认调查结果。
西北大学高级工程师 何刚：无人机监测野生动物是个系统工程，它涉及好几个模块，你看像要能飞起来、要安全，还要能够清楚地看到，还得能识别出来，目标有时候还有干扰。最后你还要对它的结果进行矫正和判断，所以是好多技术模块要放到一块综合应用。
专家介绍，该项技术由无人机搭载热成像等多个高科技模块组成，以无人机为主要载体，化传统的被动拍摄为主动拍摄，实现了标准化、全覆盖、可重复监测目标区域内野生动物的目的。大幅降低了动物监测所需的经济成本和时间成本。
如今，该项技术再次突破，不仅川金丝猴的脸部特征可以用来识别，连它们的肢体动作、行为习惯等都可以成为个体识别的依据。
“猴脸识别”技术正是由当前广泛运用的“人脸识别”智能系统演化而来。基于人类脸部特征进行身份识别的“人脸识别”技术，在当下其实早就突破了仅靠脸部的局限。
西北大学教授 郭松涛：面部识别精度很高，但是它并不是总能拍到脸部，这个时候怎么办？其实人工智能技术发展的方向就是用多种条件，我们称之为多模态数据来并行处理，它没有面部的时候，我们用身体或者其他特征来识别。
专家介绍，“猴脸识别”技术，目前能够识别物种的依据，除了能够靠客观上的“形”，还能够靠主观意识上的“态”。这项技术看起来像是“感知”智能向“认知”智能进了一大步，精准度也大幅提升，实际上，是依靠对动物超出形体外部特征之外的更为专业深入的观察及数据采集，比如说骨架特征。
科研人员在原有“猴脸识别”系统的基础上，创新开发了多模态数据监测系统。那为什么科研团队会将猴子作为该项技术最初研发所使用的物种，而不是其他的野生动物呢？该项技术的应用前景如何？
国家一级重点保护野生动物川金丝猴，属于灵长类动物，在生物学上归类于灵长目猴科下的仰鼻猴属。与川金丝猴同属的灵长类国家一级重点保护野生动物滇金丝猴，即将成为该项监测技术的首批适用者，科研人员将试点区域从陕西秦岭拓展到云南的白马雪山。
西北大学教授 郭松涛：我们国家有27种灵长类，我们以前是在川金丝猴，在秦岭开展工作。我们近期就在云南白马雪山将要开展类似的试点工作，将白马雪山的野生猴群，像我们在秦岭研究的野生猴群一样，进行自动化的个体识别、行为追踪。
一套监测系统，一旦能够针对灵长类动物实现多模态数据识别，也就意味着这套技术几乎能够通用于所有的四足动物。
这套监测技术几乎适用于所有的“四足兽”，包括已在陕西秦岭测试完成的羚牛。它也将推广运用于国内的不同保护区的多个种类的野生动物。