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Science:人工智能可鉴别羊的疼痛

摘要 : 羊的生活并不像看起来那样轻松。它们也会遭遇创伤和感染,然而当它们痛苦的时候,却不能把这些告诉人类管理员。

羊的生活并不像看起来那样轻松。它们也会遭遇创伤和感染,然而当它们痛苦的时候,却不能把这些告诉人类管理员。

近来,兽医们开发出了通过面部表情了解一只羊痛苦程度的方法,然而人们对它的使用情况并不一致,而且手动评定等级也过于耗时。

现在,英国剑桥大学的计算学家们已经开始将这一任务自动化。他们借鉴“绵羊面部表情痛苦等级量表”,列举了与不同水平的痛苦相关联的若干“面部动作单元”(AUs)。

据介绍,该人工智能系统可用来识别羊的五种不同面部表情,并且评估其是否处于痛苦状态,以及痛苦有多严重。相机可以安装在水槽上,在动物喝水的时候对它们进行监测,如果羊群中有发生疾病的个体,可以及时给牧民发出提醒,以便较早地预放群体性疾病的产生。

研究人员通过手动方式对获得的480张绵羊图片的AUs进行了标注,如鼻孔变形、每只耳朵的转动以及每个眼睛的眯起程度等。

然后,他们通过给一个机器学习算式“喂食”90%的照片及标签,来训练其学习算法。此后,他们通过剩余10%的照片测试了该算法。

研究发现,该程序识别AUs的平均准确度是67%,和人类识别的平均水平差不多,研究人员6月1日在美国华盛顿特区举行的电气与电子工程师协会自动面部和手势识别国际会议上报告这个成果。

研究发现,耳朵的动作是最好的证据。改善训练程序后准确性进一步提高。

考虑到额外的标签图像,科学家期待他们的方法能够在其他动物中同样适用。研究人员表示,更好地诊断疼痛能够带来更快的治疗。

原文链接:

Artificial intelligence learns to spot pain in sheep

原文摘要:

The life of a sheep is not as cushy as it looks. They suffer injury and infection, and can’t tell their human handlers when they’re in pain. Recently, veterinarians have developed a protocol for estimating the pain a sheep is in from its facial expressions, but humans apply it inconsistently, and manual ratings are time-consuming. Computer scientists at the University of Cambridge in the United Kingdom have stepped in to automate the task. They started by listing several “facial action units” (AUs) associated with different levels of pain, drawing on the Sheep Pain Facial expression Scale. They manually labeled these AUs—nostril deformation, rotation of each ear, and narrowing of each eye—in 480 photos of sheep. Then they trained a machine-learning algorithm by feeding it 90% of the photos and their labels, and tested the algorithm on the remaining 10%. The program’s average accuracy at identifying the AUs was 67%, about as accurate as the average human, the researchers will report today at the IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition in Washington, D.C. Ears were the most telling cue. Refining the training procedure further boosted accuracy. Given additional labeled images, the scientists expect their method would also work with other animals. Better diagnosis of pain could lead to quicker treatment.

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