湖北日报讯（记者刘路、通讯员林郁柳）5月20日，湖北大老岭国家级自然保护区，信息科负责人朱凯收到了新宫管理站送来的一批影像资料，“这些资料将通过我们自研的AI野生动物识别系统进行筛选，并自动分类保存。”

保护区职工自研的AI野生动物识别系统操作界面。 （受访人供图）

这批影像共102G、16816个文件，由新宫管理站半年前布设的10台红外相机拍摄。在大老岭保护区内，近200台红外相机被固定在密林深处，通过红外感应持续记录着深山里的野生动物活动。每年产生的影像数据高达3至4TB，包含数十万张照片。

过去，4名工作人员需要60天才能逐张甄别完这些影像；如今，仅需10天即可完成。这一巨大转变，源于保护区职工自研的一套AI野生动物识别系统。

“人工识别影像的工作量太大了，我就想着怎样提高效率，把大家从重复枯燥的劳动中解放出来。”几年前，朱凯通过人才引进，从一家头部科技企业来到大老岭保护区工作。目睹人工识别的种种不便后，他带领团队白天上山巡护，晚上啃论文、学代码、练编程，硬是花了两年时间，为大山打造出了一双“AI眼睛”。

研发之路并不平坦。团队累计标注了上万张照片，涵盖林麝、毛冠鹿、中华鬣羚等十余种重点保护动物。他们手把手“教”AI认识这些深山生灵，还要适应不同季节、不同场景下的形态变化。

但山区环境复杂，晴天、雨天、雾天交织，光线与拍摄角度千变万化。许多动物外形相似，AI一度患上了严重的“野外脸盲症”，甚至发生把一棵树认成红腹锦鸡的差错。

团队反复调试参数、优化算法，不断补充各种天气和光照条件下的影像数据——就像教孩子认人，不能只看正面照，还要记住侧面、背影乃至雨天的模样。经过千百次失败，系统识别准确率从不足50%稳步提升至80%左右。

如今，这套系统具备自动筛除无效影像、快速锁定物种的全流程处理能力。更重要的是，它让野生动物保护工作者能够腾出更多时间投入到巡护、救助、监测、分析等核心工作中。

仅2025年一年，保护区依托自研系统，分析鉴别了278台次红外相机拍摄的超过24万份影像数据，成功识别林麝照片874张、毛冠鹿2719张、中华鬣羚1015张、中华斑羚1349张、小麂18483张，并已按物种精准完成分类。

目前，团队计划进一步提升识别精度，完善本土野生动物智能监测体系，为林麝、中华鬣羚等濒危物种的繁衍与生存提供科学数据支撑。