据外媒报道，澳大利联合研究团队开发并成功测试了一项世界首创的路边技术，旨在防止澳大利亚偏远地区发生动物与车辆碰撞。

图片来源：悉尼大学

支持这项人工智能技术的代码将在GitHub上面向全球免费开放。这意味着研究人员和环保人士将能够在全球范围内开发针对特定动物的模型。

随着该代码的公开发布，更多濒危物种有望得到拯救——包括尼泊尔的小熊猫、巴西的大食蚁兽、东南亚的穿山甲和中亚的雪豹，所有这些物种在穿越分割其自然栖息地的道路时都面临着危险。

这项研究由悉尼大学（University of Sydney）、昆士兰科技大学（QUT）和昆士兰州交通（the Department of Transport）和主要道路部（Main Roads Queensland）共同合作完成。

该项目由来自澳大利亚机器人中心（悉尼大学）和昆士兰州事故研究与道路安全中心的研究人员领导。在12个月的时间里，他们开发并测试了一个名为“LAARMA”（Large Animal Activated Roadside Monitoring and Alert system，大型动物激活路边监测和警报系统）的系统。

LAARMA是一款低成本的人工智能路边装置。它使用传感器探测道路附近的动物。一旦发现动物，就会触发附近闪烁的可变信息标志（VMS）来警告驾驶员。

实地试验在昆士兰州北部地区进行，那里鸸鹋碰撞事故频发。该系统探测鸸鹋的准确率高达97%，并记录了超过287次目击事件。这些警告标志发挥了作用。启动后，车速显著降低，从而降低了发生碰撞的风险。

LAARMA系统包含多种杆式传感器——RGB摄像头、热成像仪和激光雷达。它还具备自训练人工智能功能，即使没有标记数据，也能随着时间的推移不断学习和改进。试验结束时，该系统在100米范围内正确检测动物的准确率达到78.5%。

在五个月的时间里，该团队在库兰达的野生鸸鹋热点地区架设了LAARMA杆。

人工智能的识别率迅速提升——从最初仅能捕捉到4.2%的鸟类到试验结束时的78.5%。与此同时，当这些标志闪烁时，驾驶员的车速会下降多达6.3公里/小时。

“该系统通过自学不断改进，”悉尼大学澳大利亚机器人中心的Kunming Li博士说道。“它是自我监督的。每次它发现一只鸸鹋，它都会学到一些关于它的新知识。”

与需要重新编程或人工训练的旧系统不同，LAARMA可以自主学习。这意味着，每次它看到鸸鹋时，它都会记住它的样子——无论是在阴影中、树后，还是快速移动——并在以后更好地识别它们。

“它不仅仅是寻找匹配，”Li博士解释说。“它会开始了解鸸鹋在不同情况下的常见样子——比如黎明时分、雨中，或者半隐藏在灌木丛中。这使得它使用得越多，就越智能、越可靠。这是朝着自主野生动物保护迈出的一大步。”LAARMA比以往的方法更具适应性和可扩展性。它在实际应用中越频繁，就越准确。这项技术不仅仅是发挥作用，它还在不断发展。

行为科学与人工智能的融合

为了配合动物检测技术，昆士兰科技大学的研究人员精心设计并测试了路边标志牌上显示的警告信息。

他们采用了一种著名的行为科学方法来确保这些信息有效。该团队通过焦点小组测试了不同的信息，对澳大利亚各地550多名驾驶员进行了调查，并进行了驾驶模拟器试验，以了解哪些信息最有效地促使人们减速。

一旦检测到鸸鹋，一个专门设计的数字标志牌就会亮起并发出实时警告，提醒驾驶员减速并保持警惕。

与驾驶员乍一看可能忽略的永久性黄色标志不同，LAARMA仅在鸸鹋出现时才会亮起，研究人员表示，这能真正起到警示作用。

最终的现场试验表明，与基准情况相比，当该信息生效时，事件区域的车速最多可降低6.3公里/小时。

驾驶员行为的这种改变意义重大。即使只是降低几公里/小时的速度，也能显著改善反应时间、制动距离以及碰撞事故中的处理效果。

“除了技术上的成功，行为数据也让我们尤其感到鼓舞，这些数据表明，实时、基于情境的警告确实会改变人们的驾驶方式，”昆士兰科技大学的项目联合负责人Ioni Lewis教授说道。“这至关重要，因为几秒钟就可能造成险情和致命碰撞之间的差别。”

Lewis教授还强调了该系统的双重益处——既保护濒危动物，又保护道路使用者。“鸸鹋濒临灭绝，但它们体型庞大。以100公里/小时的速度撞上一只鸸鹋，就像撞上冰箱一样危险。这是为了拯救生命——无论是人类还是鸟类，”她说道。

据交通运输和主要道路部（TMR）的数据，自1996年以来，已有174只鸸鹋被车辆撞死。专家担心，实际数字要高得多，因为许多鸟类从未被报告过，而驾驶员也并未意识到它们造成的损害。

“在昆士兰州北部地区，道路上或附近的鸸鹋是当地生活的一部分，”TMR北昆士兰区域主任Ross Hodgman说道。“我们致力于保护这一关键物种，不仅因为它们对湿热带雨林的健康具有重要作用，也是为了减少直接撞击或驾驶员为躲避鸟类而转向造成的事故。这项研究的成果非常令人振奋。如果能开发一套低成本的系统，部署在发生过车辆与动物碰撞的特定地点，并提高驾驶员的意识和预警能力，就能显著改善道路安全。”

澳大利亚创新的典范

iMOVE CRC董事总经理Ian Christensen表示：“该项目是应用创新的典范。它展现了将尖端传感和人工智能技术与行为科学相结合，为现实世界的挑战提供切实解决方案的强大力量。”

Christensen表示，通过GitHub将LAARMA系统开源，显著拓展了其全球潜力。“通过开源该系统，团队让世界各地的政府和环保组织能够更轻松地根据自身的野生动物和道路安全需求调整该技术。”

该技术目前已能够进行训练以识别多个物种。