" 大熊猫 AI 饲养员 " 迎来重磅升级。

第八个国际熊猫日来临之际，中国大熊猫保护研究中心、广东工业大学、腾讯云联合宣布，人工智能 + 大熊猫保护探索项目取得新的突破，可识别复杂场景下大熊猫行为，以及追踪大熊猫进食食物类别，识别准确率均超过 80%。

此前，广东工业大学信息工程学院电子信息工程班在中国大熊猫保护研究中心、腾讯云的支持和指导下，打造出全球首个大熊猫行为智能识别模型及智慧系统，可识别圈养大熊猫的进食、喝水、睡觉等日常行为，帮助饲养员更加精细地呵护大熊猫健康。

项目指导老师、广东工业大学教授、博士生导师蔡念介绍，近期该算法识别模型研究取得新的突破，可在室内光线较暗甚至夜晚、栏杆遮挡等复杂场景下识别大熊猫行为，也意味着实现了全场景下大熊猫行为的智能识别。同时，在识别出大熊猫 " 进食 " 行为识别基础上，能进一步追踪识别进食食物种类、时间，包括竹子、竹叶和人工辅食等，能为大熊猫的日常管理保护带来更为精准的数据支持。

期间，腾讯云基于公有云、人工智能开发服务平台 TI 及一站式研发管理平台 CODING DevOps 等产品和资源，继续为项目组提供从底层算力、训练环境部署、数据标注到模型训练的全链路技术与平台支持，助力项目组学生们缩短算法模型训练时长，加速成果落地。目前，该算法和系统公开了一项国家发明专利，专利申请进入实质审查阶段。

算法优化，突破复杂场景大熊猫行为识别率

一阶段，项目组学生们面临的一大难题，是光线、遮挡物与摄像头拍摄角度，都会对行为识别的精准度产生影响。尤其是室内场景，栏杆的遮挡及栏杆在灯光照射下的投影等，都会影响识别的精确度与稳定性。

如何在室内有遮挡的复杂环境中准确识别大熊猫的进食、喝水、睡觉等行为？本阶段，项目组通过优化 SlowFast 算法，大幅提升了系统在遮挡环境下的行为识别能力。

借助腾讯云 TI 平台，学生们快速完成 2 万余张新增的大熊猫图片的行为标注。经过反复的训练和验证，室内遮挡场景下的大熊猫行为识别准确率提升到了 80% 以上。这也意味着，各种复杂环境中都能够稳定地捕捉和识别大熊猫的行为，为管理员提供更加准确的数据支持。

除了复杂场景下大熊猫行为识别算法的优化，项目组还实现了对大熊猫进食行为中不同食物类别的追踪识别，包括竹子、竹叶和人工辅食。

多样化、精细化的食物识别能力，为大熊猫的日常管理带来更为精准的数据支持，助力管理员更好地掌握每只大熊猫的饮食偏好，并提供关于大熊猫营养摄入的全面数据，为优化大熊猫的日常饮食结构提供科学依据。

助推 AI 饲养员应用落地，助力大熊猫精细化保护

目前，该算法和系统公开了一项国家发明专利，专利申请进入实质审查阶段。未来，随着数据和算法的不断优化，项目组计划将大熊猫行为智能识别模型部署到大熊猫保护与研究基地，实时识别、统计、分析每一只大熊猫的行为并生成报告，饲养员、管理员通过系统可以查看所负责的大熊猫的日报、周报、月报，了解大熊猫的饮食和健康状况。

中国大熊猫保护研究中心专家表示，进食、喝水、睡觉等行为是判断大熊猫健康状况的重要依据，也是日常饲养过程中非常关注的。比如，长时间不进食或进食时间不足均可能会导致营养不良，有的行为和饮食异常也是生病的征兆。

因此，饲养员所掌握大熊猫吃、喝、睡等行为数据越丰富，越有利于大熊猫的研究与保护。

过去，这些大熊猫行为主要依靠人工现场观察和记录，饲养员在日常管理中需要每隔 5 分钟观察一次大熊猫的行为状态，估算进食量等等。因此，如果能用 AI 识别并记录这些行为的发生时间、时长和频率，将日常饲养数据记录智能化、数字化，帮助饲养员研究，对于大熊猫保护与研究具有重大的意义。

腾讯云 AI 产品架构师范博昭表示，腾讯云将持续助力大熊猫 AI 饲养员的升级迭代，用数字科技助力大熊猫研究保护与全球生物多样性保护。

在人工智能相关人才培养方面，腾讯云也为广东工业大学提供了 cloud studio 等创新平台工具， 便于师生开展更贴近实用场景的实践训练。

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