借助由 AI 提供動力支持的新型 SharkEye 檢測系統，加利福尼亞州的海灘變得更加安全。這項名為 SharkEye 的技術可以實時識別靠近海岸的鯊魚，并向公共安全官員、救生員和社區發送文本警報。
這個創新的人工智能驅動系統由加州大學圣巴巴拉分校的 Benioff 海洋科學實驗室（BOSL）開發，使用配備高分辨率攝像頭的無人機。這些無人機拍攝視頻片段，然后通過機器學習算法進行分析，以確定是否存在鯊魚。
實時檢測鯊魚可提高沿海地區的沖浪者和游水者的安全，該項目在圣巴巴拉附近的 Padaro 海灘啟動，該地區是幼年大白鯊和沖浪者頻繁接觸的區域。
據 BOSL 項目科學家 Neil Nathan 稱，該團隊使用 NVIDIA T4 GPU 對計算機視覺模型進行了訓練，該模型在過去 5 年里從無人機在 Padaro 海灘進行的調查中獲得了超過 15,000 張圖像。他們對模型進行了超過 20 個小時的訓練，平均精度達到 92%。
該算法可以檢測到低于水面幾英尺的鯊魚，并且可能比人類更準確，尤其是在應對湍急的水面、陽光耀眼和其他可見性挑戰時。
我們與加利福尼亞州立大學長灘分校合作，將調查結果發布在 SharkEye 控制面板上，其中還包括正在進行的聲學調查的持續檢測結果。
該項目可以幫助海洋生物學家研究鯊魚的行為和遷移模式，為保護和公共安全工作提供信息。
Nathan 表示，該團隊計劃公開提供 SharkEye，以實現更廣泛的使用和海灘安全。
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