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20 世紀初以來，全球野生虎數量下降了 95% 以上，被國際自然保護聯盟 (IUCN) 列為紅色瀕危物種。近幾十年，在多個國家及組織的共同努力下，全球野生虎數量實現回升，從 2010 年的 3,200 只增至 2022 年的 4,500 只。

然而，另一個嚴峻的事實是老虎保護區附近人口的急劇攀升，人類活動擴張至老虎棲息地加劇了偷獵和人虎衝突，如何在確保老虎這一全球瀕危物種持續增長的同時，又能維持老虎棲息地附近的人類生計，成了迫在眉睫的問題。

來自克萊姆森大學 (Clemson University) 的研究人員推出了一種 AI 相機警報系統，其運行的 AI 演算法可以探測老虎和偷獵者，並將實時圖像傳送給保護區管理員。

與傳統的相機陷阱 (Camera traps) 技術相比，該系統克服了前者在誤報和無法快速響應方面的弊端，有望緩解人類與野生動物的衝突、促進野生動物保護事業進步。

作者 | 鐵塔

編輯 | 三羊、雪菜

野生虎生存狀況堪憂

100 多年前，大約 10 萬隻老虎在野外生活，由於非法偷獵、棲息地喪失、人虎衝突等，如今野生虎已銳減至不到 5,000 只。

現存野生虎中，約 76% 的老虎種群分佈在南亞地區，其中印度擁有世界上約 66% 的野生老虎種群，其境內野生老虎的數量已接近其他所有老虎分佈國家的總和（表 1）。

表 1：不同地區的老虎估算數比較

a. 印度指定老虎保護區以外的老虎估計數；

b. 印度中部包括 Madhya Pradesh, Chhattisgarh, Maharashtra 和 Telangana

注: 印度中部分佈著世界上最大的老虎種群，而 Kanha-Pench 種群是該地區最大的種群。資料收集於 2014 年至 2020 年

印度約有 35% 的老虎種群生活在指定的老虎保護區之外，而物種的擴散需求決定了這一趨勢將持續上升，其結果就是老虎佔據的棲息地，會不可避免地受到人類的高度干擾。

老虎數量恢復、物種擴散以及保護區周圍人口密度增加（圖 1a) ，均加大了偷獵和人虎衝突的風險。

人虎衝突主要有幾種形式，包括老虎咬死牲畜、襲擊人類，以及人類居民對老虎的報復性殺戮，由此造成的人類和老虎傷亡可能會逆轉野生老虎的增長趨勢，同時進一步威脅到保護區周邊居民對野生老虎保護的支持。

圖 1：世界老虎保護區及周邊人口增長情況

a. 2000-2020 年間，世界老虎保護區周圍的人口增加了 1,950 多萬人，這些人口增長對印度北部和中部、柬埔寨及蘇門答臘的老虎保護區影響尤為嚴重；

b. 研究人員最初部署的 TrailGuard AI 攝像頭警報系統主要集中在印度 Kanha 老虎保護區和 Pench 老虎保護區之間的森林走廊，印度北部的 Dudhwa 保護區也有部署。

鑑於老虎棲息地面積廣闊，而森林保護人員分佈有限，向保護人員提供實時資料通知，將大大有助於在偷獵或衝突發生前後迅速識別偷獵嫌疑人，或將衝突的負面影響降至最低。

過去二十年中，相機陷阱是生物學家和自然資源工作者保護野生動物物種的重要工具，它可以提供大量有關物種密度、分佈及時間的資訊，在監測和估計老虎及其他貓科動物的數量方面發揮了突出作用。

但是傳統相機在使用過程中暴露出諸多問題，包括誤報、收集和處理資料成本較高以及容易遭竊等，所有這些都會削弱其在野生動物保護方面的有效性。

此外，時至今日，相機陷阱仍不具備實時通知能力，而這對預防偷獵及人類和野生動物衝突至關重要。

2023 年 9 月 25 日，克萊姆森大學的研究人員在「BioScience」雜誌上發表了一篇論文，介紹了一種名 TrailGuard 的 AI 相機警報系統，該系統可以準確區分老虎和其他物種，並在 1 分鐘內將相關圖像傳到保護區管理員的終端設備上（手機 & 電腦）。

相關成果已發表於「BioScience」

論文連結：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.adg7492

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首個識別和傳輸老虎照片的 AI 相機

TrailGuard AI

體積小巧易隱蔽

與一般的相機陷阱相比，TrailGuard AI 的攝像頭部分要小得多，本次研究中使用的版本大約相當於一支大號鋼筆（長 138 毫米，寬 14 毫米，深 11 毫米)，攝像頭與一個小記事本大小的通訊設備相連接。

傳統攝像頭通常難以偽裝在靠近地面的小路上，外形小巧的 TrailGuard AI 則不同，它既可以和通訊設備一起部署在樹上，也能潛伏於距離地面小路幾米的地方，具備高度的安全性及保密性。

圖 2：TrailGuard AI 系統示意圖

左圖：TrailGuard AI 與 25 美分硬幣對比

右圖：TrailGuard AI 偽裝在 Dudhwa 老虎保護區的一條小路附近，可以發送多條偷獵者的實時通知而不被發現

相比傳統相機，TrailGuard AI 具備以下優點：

►智慧過濾非目標物種和假觸發，只發送攝像機捕捉圖像的一小部分。

►在同樣的充電情況下，可大大節省電池壽命，這是因為：

1. 圖像傳輸成本遠遠高於 AI 模組載入和運行推理的成本（這一步測量的時間為數百毫秒），而嵌入式人工智慧過濾可節約大量圖片傳輸成本；

2.TrailGuard AI 不工作時整個系統斷電，在有電池連接的情況下，該系統可平均單次傳輸約 2,300 張 JPEG 圖像及文字檔案，並可以在 SD 卡中記錄約 1,500-2,000 個未傳輸的錯誤觸發事件；

►減少誤報通知，提高警報有效性。傳統相機陷阱誤報過多，最終可能導致使用者習慣性忽略警報資訊，而經過 TrailGuard AI 過濾發出的探測警報，可以讓工作人員確定是否存在潛在的偷獵者或野生動物，並迅速作出反應。

本次研究中，TrailGuard AI 被部署在兩個地方（圖 1b）：

* 印度中部 Kanha 保護區與 Pench 保護區之間的森林走廊，目的是傳輸第一批老虎圖像，面向林業部門和當地居民進行試點教育；

* 印度北部的 Dudhwa 保護區，旨在檢查當潛在偷獵者出現及老虎靠近村莊時 TrailGuard AI 的實時通知能力。

系統部署及結果

Kanha-Pench 走廊

位於印度西南部的 Pench 老虎保護區和東北部的 Kanha 老虎保護區擁有 300 多隻老虎，是印度中部最大的老虎種群，也是世界最大的老虎種群之一。

連接兩個保護區的 Kanha-Pench 野生動物走廊佔地約 3,150 平方公里，是一條長約 140 公里森林通道（圖 1b）。

老虎遷徙路徑涉及走廊及臨近的數百個村莊，超過 270 萬人生活在 Kanha-Pench 老虎保護區附近 5 公里的緩衝地內，人虎匯聚的後果是，每年數百頭牲畜被老虎捕食，同時老虎也面臨著村民的報復性殺戮及偷獵者的威脅。

2022 年 5 月中旬至 7 月中旬，研究人員同時在 Kanha-Pench 走廊部署了 12 套 TrailGuard AI 系統，歷經 591 個陷阱之夜。

研究人員與當地護林員和警衛確定了最近老虎活動和手機資料覆蓋的交叉區域，所有 TrailGuard AI 都位於森林與農村接壤的 1 公里範圍內，主要設在通往村莊的小路上。

研究中，12 臺 TrailGuard AI 都傳回了圖像，其中 8 臺檢測到老虎（圖 3）。TrailGuard AI 在 61 個觸發事件中以相當高的精確度檢測到老虎——邊緣老虎探測器的中位數概率值為 0.9883。

圖 3：TrailGuard AI 捕獲到的圖像

TrailGuard AI 探測到老虎的 30-42 秒之內，研究人員和森林部門工作人員就收到了老虎出現的通知，提醒大家在某村莊 300 米以內的三個 TrailGuard AI 點位探測到老虎。

此外，研究人員還發現一隻老虎又出現在最近的一次牲畜捕殺現場，它正在覓食並隨後移動了牲畜屍體。

部署期間，除了老虎，相關人員還收到了其他易與人起衝突的物種的快速通知，包括豹、懶熊以及野豬，森林部門隨即以簡訊形式通知村領導。

系統部署及結果

Dudhwa 保護區

Dudhwa 老虎保護區是一系列保護區的集合，佔地約 1,310 平方公里，其內生活著大約 107 只老虎，其他物種包括瀕危印度犀牛和亞洲象。Dudhwa 周圍人口密度極高，擺在老虎及高密度獵物種群面前的偷獵威脅尤其令人擔憂。

2022 年 9 月初至 12 月中旬近 705 天中，研究人員在 Dudhwa 老虎保護區部署了 7 個 TrailGuard AI 警報系統。

研究期間，7 臺設備都成功傳輸了實時圖像，其中 3 臺設備捕捉到了老虎圖像，森林工作人員和研究人員每天都從兩個試點部署地區接收老虎的探測資訊。

其中，Kishanpur 野生動物保護區的一個探測點位在兩個日期捕獲了同一群攜帶槍支和刀具的偷獵者，偷獵者第二次出現時，身上多了一具疑似被偷獵的屍體（圖 5）。

圖 5：TrailGuard AI 探測到老虎及偷獵者

TrailGuard AI 發現老虎 3 天后，偷獵者在同一地點再次出現，這表明瀕危野生動物種群的面臨的偷獵威脅是明確存在的。基於這些傳回的圖像，當局能夠迅速識別犯罪團伙並展開調查。

AI 融入野生動物保護

幾十年來，野生動物生物學家 (Zoologists and wildlife biologists) 一直渴望出現一種智慧攝像頭警報系統，能夠檢測老虎和其他瀕危物種活動並提供及時警報，TrailGuard AI 一定程度上預示著這個夢想照進現實。

具備實時通知功能的 TrailGuard AI 克服了傳統相機陷阱誤報和無法快速響應的弊端，將野生動物保護從以往被動使用相機資料，轉至主動預警並應對的層面。

在生態系統複雜的保護區，這一技術既有利於保護村民免受老虎等掠食者的攻擊，也能避免掠食者遭遇偷獵者的侵害，同時為其他保護區處理人類和野生動物關係提供了良好借鑑。

此外，研究人員正在考慮擴大 TrailGuard AI 的應用範圍，他們將目光瞄向了大象等體型更大的動物群體：

「大象總在人類生活區外徘徊，它們毀壞農作物、引發村莊混亂，甚至造成火車相撞，每年導致數十人死亡，TrailGuard AI有望防止這種情況發生。」

參考連結：