瑞士阿尔卑斯野生动物行为监测多模态AI数据集

瑞士阿尔卑斯山野生动物行为监测数据集

你是否好奇野生动物在无人观察时的行为模式？理解这些行为对保护生态系统至关重要——尤其是在气候变化和人类活动不断改变自然栖息地的当下。但如何在不干扰的情况下收集这类信息始终是个难题。

传统研究方法依赖直接观察或动物佩戴传感器，这些方法要么具有干扰性，要么覆盖范围有限。相机陷阱虽提供了较少侵入性的替代方案，但会产生难以分析的海量影像资料。

人工智能可提供帮助，但存在一个前提：需要带标注的数据集进行学习。当前大多数视频数据集要么从互联网抓取（缺乏真实野外环境的真实性），要么是缺乏细节的小规模野外记录。且极少包含真正理解复杂动物行为所需的丰富上下文信息——如多视角镜头或音频。

MammAlps数据集介绍

为解决这一挑战，某机构的科学家与瑞士国家公园合作，收集并整理了MammAlps——首个包含丰富标注、多视角、多模态的野生动物行为数据集。该数据集旨在训练用于物种和行为识别任务的人工智能模型，最终帮助研究人员更好地理解动物行为。这项工作可使保护工作更快速、经济且智能。

技术实现方法

研究人员布置了九个相机陷阱，在数周内记录了超过43小时的原始影像。团队随后使用AI工具进行精细处理，实现个体动物的检测与追踪，最终得到8.5小时展现野生动物互动的素材。

• 高层级活动（如觅食或玩耍）
• 精细动作（如行走、理毛或嗅探）

这种结构通过将详细动作与更广泛的行为模式相关联，使AI模型能更准确地解读行为。

为给AI模型提供更丰富的上下文，团队补充了音频记录和记录环境因素（如水源、灌木和岩石）的"参考场景地图"。这些附加数据支持更好地解读栖息地特定行为。同时还交叉参考天气条件和每起事件的个体数量，以创建更完整的场景描述。

多模态技术突破

通过将其他模态与视频相结合，证明AI模型能更好地识别动物行为。这种多模态方法提供了更完整的野生动物行为图景。

长期行为理解基准

MammAlps引入了"长期事件理解"基准，意味着科学家现在不仅可以研究短片段中的孤立行为，还能跨时间研究更广泛的生态场景——例如通过多个相机视角追踪狼群捕猎鹿的全过程。

持续研究计划

研究仍在进行中。团队目前正在处理2024年收集的数据，并计划在2025年开展更多实地工作。这些额外调查对于扩展稀有物种（如高山野兔和猞猁）的录音集十分必要，同时也有助于开发跨多季节的野生动物行为时序分析方法。

构建更多类似MammAlps的数据集可通过使AI模型从数百小时视频中识别感兴趣行为，从根本上扩大当前野生动物监测工作的规模。这将为野生动物保护者提供及时、可操作的见解。长远来看，这将更易于追踪气候变化、人类入侵或疾病爆发对野生动物行为的影响，并帮助保护脆弱物种。
更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/
公众号二维码