秦嶺,，全球25個生物多樣性熱點地區(qū)，大量珍稀,、孑遺物種生存其中,，野生動物保護工作極為受到關注,。川金絲猴，一種珍稀瀕危且中國特有的靈長類物種,，就生存在秦嶺山系之中,。為了對其進行保護和研究，西北大學金絲猴研究團隊長期開展野外跟蹤研究,，20年前經過艱難探索實現了對野生金絲猴的近距離觀察和個體識別,，從而揭示了金絲猴“神秘的面紗”，推動了中國靈長類行為生態(tài)學的快速發(fā)展,。但是,，如何能夠準確、快速的對野生金絲猴進行個體識別,，并實現連續(xù)的“焦點動物取樣”和個體全覆蓋的“全事件取樣”,，從而通過個體識別，以科學地認識并據此開展保護,，一直是全世界動物學家向往但又無法突破的難題,。

西北大學郭松濤教授針對這一前沿問題，與計算機科學領域的專家深度交叉融合,，建立動物AI（Artificial Intelligence,，即人工智能）研究團隊。該團隊基于金絲猴研究團隊長期對該物種特征的研究結果,，利用神經網絡原理,，提出具有關注機制的深度神經網絡模型（圖2），首次開發(fā)出基于Tri-AI技術的金絲猴個體識別系統(tǒng),。Tri-AI系統(tǒng)顛覆了依靠動物個體特征（斑紋,、顏色、傷疤）或者人為標記特征（如烙印,、刺青、染色、環(huán)志,、無線電項圈及遺傳標記）的傳統(tǒng)方法,，實現了對野生個體的準確身份識別和連續(xù)跟蹤采樣的功能（圖3）。更重要的是,，該系統(tǒng)為在“理想條件下”實現“無觀察者干擾效應”的動物學研究提供了可能,。

Tri-AI系統(tǒng)不僅可以應用于多個類群的不同物種，還可實現夜間連續(xù)無礙觀測,。目前該系統(tǒng)已經在靈長類的41個代表性物種和4種食肉動物群體進行了適用性驗證,，平均識別精度達94.1% (圖4)。該技術極大的提高了個體數據分析效率,，為動物學研究提供新的技術方案,，也為實現野生動物保護和智能管理提供可靠的技術支撐。

該研究成果以“Automatic identification of individual primates with deep learning techniques”為題（圖4）,，發(fā)表于CELL旗下綜合性子刊《iScience》上,。西北大學郭松濤教授為論文通訊作者和第一作者，西北大學許鵬飛教授和西安電子科技大學苗啟廣教授為該論文的共同第一作者,。該技術已獲得3項國家發(fā)明專利,。該工作受到國家自然科學基金委、中國科學院,、陜西省科技廳,、陜西省林業(yè)草地局等機構的大力支持。

目前,，該項工作已經進入到應用推廣的階段,。一方面，已初步完成“動物個體識別”系統(tǒng)（V1.0）的開發(fā),，并在多處秦嶺金絲猴分布地用于多個種群,、上千只個體的識別和記錄，開始啟動建立秦嶺金絲猴個體信息庫的工作,；另一方面,，該項工作進一步擴展應用行業(yè)和范圍，結合野外和圈養(yǎng)條件下識別動物的不同應用場景與需求,，進行個性化識別功能的研發(fā),，并將在基于動物精準識別的基礎上實現動物保護、飼養(yǎng),、繁育和研究的精細化管理,。

原文鏈接：https://xzzsx.sxdaily.com.cn/app/amucsite//pad/index.html?id=8896071&site=4#/detail/8896071?site=4