非营利组织WPS（野生动物保护方案）的任务是利用技术保护濒危物种和生态系统。为此，正在利用远程摄像机图像上的人工智能，建立wpsWatch平台。支持在全球关键野生动物栖息地安装更多摄像机，并将其工作范围从识别威胁、分类物种和协助反偷猎扩大到预防人类与野生动物冲突。
该组织每天从摄像机中拍摄超过25000张照片。野生动物保护解决方案产品和客户总监Matt Hron表示：“没有人能够看过每一张图片的情况下立即了解这些图片中的内容，但这对我们的运作至关重要。”而人工智能可以做到。
除了这项图像分析工作的范围之外，该组织正在将该技术的使用扩展到其他应用领域。它需要能够快速构建和部署新的人工智能模型，以满足这些努力的不同需求。
该组织的wpsWatch平台分析并监控来自远程摄像机的大量图像，这些摄像机分布在近20个地区的100多个站点。它由Microsoft Azure VM（虚拟机）和NVIDIA GPU（图形处理单元）提供支持，最初专注于该组织任务中的安全和反盗猎的目标。
为此，WPS与Microsoft AI for Earth团队合作，为MegaDetector提供图像，MegaDetector是AI for Earth团队开发的一种AI模型，用于加速监控相机图像的处理。这是一种互利的关系，WPS使用MegaDetector帮助增强和完善其wpsWatch监控解决方案，其提供的图像注入有助于模型的持续改进。WPS向保护区免费提供其服务和平台。
使用MegaDetector（一种计算机视觉异常检测模型）来检测相机中的动物、人和车辆。它的设计方式支持了该组织实现新目标的愿望。WPS执行董事埃里克·施密特表示：“因为它是基于标准的应用，我们的许多现场用户能够根据他们的具体需求选择正确的硬件”“它给了我们灵活性，可以通过各种巧妙的方式调整第三方系统，这样我们就可以与这些系统合作，使它们更像是一个封闭的生态系统。”
MegaDetector的新版本（V5）在去年发布，WPS在实施新版本后立即看到了准确性的提高。
wpsWatch平台的一个性能指标是从接收图像到识别触发图片的原因所需的时间。一旦收到图像，就需要几秒钟内来获取AI推理数据，以了解照片中的内容。MegaDetector v5在基础设施上运行，图像分析的运行速度比以前快50%到60%。具体而言，使用MegaDetector v4的平均处理时间约为2秒。新版本的平均时间在500到700毫秒之间。WPS的软件开发人员James Goodheart表示：“这是一个很大的进步，特别是当我们大幅增加分析的图像数量时。”
使用v5的另一个增强是提高了准确性。Goodheart说：“我们把一些可能没有被检测到或被标记为重新训练的旧图像放了出来。一些已经在较新版本的人工智能中成功检测到。”
除了图像分析，WPS在其平台中还使用了其他Microsoft基础设施元素。例如，当远程摄像机启动时，图像数据通过SendGrid服务从远程摄像机通过电子邮件发送，然后使用WPS API进行解析。（传输图像所需的时间因可用的通信服务而异。大多数使用本地移动服务，而一些相机通过Wi-Fi连接。）
照片使用Microsoft Azure Blob存储，元数据由Microsoft SQL Server交付给WPS。然后，照片被转发到各种AI图像识别解决方案，以确定照片中的内容，例如车辆、人或感兴趣的动物物种，然后可以根据图像中的内容向现场相关团队发出警报。
扩展到新域
WPS希望利用其人工智能基础设施的一个领域是支持其在预防人类与野生动物冲突方面的努力。这需要有能力在图像中寻找物种，然后认识到，例如，大象可能正在沿着走廊向人类居住地行进，他们可能将在那里危害作物。或者寻找正在接近牲畜区的狮子或狼，并提醒当地人预防。
此外，WPS正在对入侵物种进行更多的检测。需要的是能够监测老鼠、猫、狗、山羊或任何当地入侵物种，并结合适当方法，确保该地区不再有任何进一步的入侵。在每种情况下，WPS都会使用相同的应用程序和摄像头来寻找威胁，无论是人还是野生动物。
WPS希望尽其所能鼓励人们参与全球野生动物问题。“真正让人兴奋的一件事是，世界各地的人们能够直接参与国际野生动物保护。通过我们提供的工具，任何人都可以作为志愿者监控我们的数据，并成为世界各地偷猎事件和野生动物犯罪的第一反应者。”通过基于云的技术和数据流，个人可以产生全球影响。所有人都能够为世界各地的自然保护产生影响。
