在非洲，每年都有成千上萬的瀕危動物被非法獵殺，護林員在保護它們的過程中經常陷入困境。目前預防偷獵者的方法有：護林員長期駐扎在此充當警衛和使用監控攝像機實時巡查。但是這很容易出現人為錯誤，并且對于看守監控的人來說確實很乏味，那么該如何解決這些問題呢？

“天才少女”的耀眼成績

一些保護區會依靠世界自然基金會和Teledyne FLIR聯合項目提供的先進紅外熱像儀。對于一些人來說，低成本的熱解決方案可能會對護林員阻止偷獵者的效果產生重大影響。來自紐約Chappaqua的17歲女孩Anika Puri希望通過FLIR ONE手機紅外熱像儀和她開發的人工智能（AI）解決方案來解決這一問題。

盡管Puri很年輕，但這位麻省理工學院的新生已經在STEM領域取得了令人印象深刻的成績。她在Regenero國際科學與工程博覽會上獲得了2022年佩吉·斯克里普斯科學傳播獎，該博覽會有1,800名學生參加了各種類別的比賽。她向研究專家介紹了自己的反偷獵計劃ElSa，也為她贏得了競賽地球和環境科學類別的最高獎項。

Puri被授予佩吉·斯克里普斯獎

低成本的熱解決方案

ElSa是“大象救世主”的縮寫，是一種實時檢測周邊環境預防偷獵者的解決方案，可分析無人機拍攝的紅外視頻，類似是基于無人機的人工智能解決方案。目前在一些保護區使用的解決方案有兩個缺點：精度低和高成本（每架無人機高達10萬美元）。但ElSa對于目前的解決方案來說有了顯著改進：僅通過AI的檢測準確率就達到了91%，而且成本只需300美元左右。主要的成本節約是因為ElSa只需要運行一個iPhone 6，從直接連接在手機上的FLIR ONE手機紅外熱像儀接收熱視頻。ElSa將手機安裝在無人機上，捕捉空中鏡頭，然后實時分析。

與目前使用的系統相比，Puri的AI優勢是該技術能夠識別區分地面上的人和動物。目前的AI系統是分析場景中的形狀來區分目標，因此需要其圖像具有一定程度的分辨率才能保持準確性。但ElSa是通過分析其目標的運動模式來工作，因此可以用更少的像素實現，這意味著熱像儀的分辨率可以更低或更遠。

Puri利用從南非克魯格國家保護區收集的數據，訓練ElSa識別移動速度和目標如何轉彎等因素，以此來區分人和大象。這些也使得程序能夠以比當前方法更少的像素進行操作。人工智能可以識別灌木叢或樹木等非移動物體，然后將其用作跟蹤移動物體的錨點。ElSa使用這些錨作為物體速度和方向的參考，并允許系統在無人機本身運動的情況下保持跟蹤。

Puri駕駛無人機進行ElSa的測試

經濟實惠的FLIR手機紅外熱像儀

ElSa是朝著結束偷獵邁出的積極一步，同時也展現了對于AI開發人員來說，一個具有成本效益的切入點。將AI模型加載到智能手機上與FLIR ONE配合使用，對于那些希望將熱像儀納入項目的人來說，可以進行簡單且經濟實惠的測試。FLIR ONE等解決方案讓研究學者們能夠在自我領域獲得更多的實際經驗，并遵循驗證到自己的項目中。

雖然ElSa顯示出豐富的前景，但它仍處于發展的早期階段。該計劃目前只區分人類和大象，但Puri希望將來能增加更多的動物。目前菲力爾熱門款手機紅外熱像儀有FLIR ONE Edge Pro、FLIR ONE Pro和FLIR ONE Pro LT，FLIR手機紅外熱像儀，智能小巧，非常適合集成低成本的熱解決方案。

審核編輯：彭菁