非營利組織WPS（野生動物保護方案）的任務是利用技術保護瀕危物種和生態系統。為此，正在利用遠程攝像機圖像上的人工智能，建立wpsWatch平臺。支持在全球關鍵野生動物棲息地安裝更多攝像機，并將其工作范圍從識別威脅、分類物種和協助反偷獵擴大到預防人類與野生動物沖突。

該組織每天從攝像機中拍攝超過25000張照片。野生動物保護解決方案產品和客戶總監Matt Hron表示：“沒有人能夠看過每一張圖片的情況下立即了解這些圖片中的內容，但這對我們的運作至關重要。”而人工智能可以做到。

除了這項圖像分析工作的范圍之外，該組織正在將該技術的使用擴展到其他應用領域。它需要能夠快速構建和部署新的人工智能模型，以滿足這些努力的不同需求。

該組織的wpsWatch平臺分析并監控來自遠程攝像機的大量圖像，這些攝像機分布在近20個地區的100多個站點。它由Microsoft Azure VM（虛擬機）和NVIDIA GPU（圖形處理單元）提供支持，最初專注于該組織任務中的安全和反盜獵的目標。?

為此，WPS與Microsoft AI for Earth團隊合作，為MegaDetector提供圖像，MegaDetector是AI for Earth團隊開發的一種AI模型，用于加速監控相機圖像的處理。這是一種互利的關系，WPS使用MegaDetector幫助增強和完善其wpsWatch監控解決方案，其提供的圖像注入有助于模型的持續改進。WPS向保護區免費提供其服務和平臺。

使用MegaDetector（一種計算機視覺異常檢測模型）來檢測相機中的動物、人和車輛。它的設計方式支持了該組織實現新目標的愿望。WPS執行董事埃里克·施密特表示：“因為它是基于標準的應用，我們的許多現場用戶能夠根據他們的具體需求選擇正確的硬件”“它給了我們靈活性，可以通過各種巧妙的方式調整第三方系統，這樣我們就可以與這些系統合作，使它們更像是一個封閉的生態系統。”

MegaDetector的新版本（V5）在去年發布，WPS在實施新版本后立即看到了準確性的提高。

wpsWatch平臺的一個性能指標是從接收圖像到識別觸發圖片的原因所需的時間。一旦收到圖像，就需要幾秒鐘內來獲取AI推理數據，以了解照片中的內容。MegaDetector v5在基礎設施上運行，圖像分析的運行速度比以前快50%到60%。具體而言，使用MegaDetector v4的平均處理時間約為2秒。新版本的平均時間在500到700毫秒之間。WPS的軟件開發人員James Goodheart表示：“這是一個很大的進步，特別是當我們大幅增加分析的圖像數量時。”

?使用v5的另一個增強是提高了準確性。Goodheart說：“我們把一些可能沒有被檢測到或被標記為重新訓練的舊圖像放了出來。一些已經在較新版本的人工智能中成功檢測到。”

除了圖像分析，WPS在其平臺中還使用了其他Microsoft基礎設施元素。例如，當遠程攝像機啟動時，圖像數據通過SendGrid服務從遠程攝像機通過電子郵件發送，然后使用WPS API進行解析。（傳輸圖像所需的時間因可用的通信服務而異。大多數使用本地移動服務，而一些相機通過Wi-Fi連接。）

照片使用Microsoft Azure Blob存儲，元數據由Microsoft SQL Server交付給WPS。然后，照片被轉發到各種AI圖像識別解決方案，以確定照片中的內容，例如車輛、人或感興趣的動物物種，然后可以根據圖像中的內容向現場相關團隊發出警報。

擴展到新域

WPS希望利用其人工智能基礎設施的一個領域是支持其在預防人類與野生動物沖突方面的努力。這需要有能力在圖像中尋找物種，然后認識到，例如，大象可能正在沿著走廊向人類居住地行進，他們可能將在那里危害作物。或者尋找正在接近牲畜區的獅子或狼，并提醒當地人預防。

此外，WPS正在對入侵物種進行更多的檢測。需要的是能夠監測老鼠、貓、狗、山羊或任何當地入侵物種，并結合適當方法，確保該地區不再有任何進一步的入侵。在每種情況下，WPS都會使用相同的應用程序和攝像頭來尋找威脅，無論是人還是野生動物。

WPS希望盡其所能鼓勵人們參與全球野生動物問題。“真正讓人興奮的一件事是，世界各地的人們能夠直接參與國際野生動物保護。通過我們提供的工具，任何人都可以作為志愿者監控我們的數據，并成為世界各地偷獵事件和野生動物犯罪的第一反應者。”通過基于云的技術和數據流，個人可以產生全球影響。所有人都能夠為世界各地的自然保護產生影響。