借助由 AI 提供动力支持的新型 SharkEye 检测系统，加利福尼亚州的海滩变得更加安全。这项名为 SharkEye 的技术可以实时识别靠近海岸的鲨鱼，并向公共安全官员、救生员和社区发送文本警报。
这个创新的人工智能驱动系统由加州大学圣巴巴拉分校的 Benioff 海洋科学实验室（BOSL）开发，使用配备高分辨率摄像头的无人机。这些无人机拍摄视频片段，然后通过机器学习算法进行分析，以确定是否存在鲨鱼。
实时检测鲨鱼可提高沿海地区的冲浪者和游水者的安全，该项目在圣巴巴拉附近的 Padaro 海滩启动，该地区是幼年大白鲨和冲浪者频繁接触的区域。
据 BOSL 项目科学家 Neil Nathan 称，该团队使用 NVIDIA T4 GPU 对计算机视觉模型进行了训练，该模型在过去 5 年里从无人机在 Padaro 海滩进行的调查中获得了超过 15,000 张图像。他们对模型进行了超过 20 个小时的训练，平均精度达到 92%。
该算法可以检测到低于水面几英尺的鲨鱼，并且可能比人类更准确，尤其是在应对湍急的水面、阳光耀眼和其他可见性挑战时。
我们与加利福尼亚州立大学长滩分校合作，将调查结果发布在 SharkEye 控制面板上，其中还包括正在进行的声学调查的持续检测结果。
该项目可以帮助海洋生物学家研究鲨鱼的行为和迁移模式，为保护和公共安全工作提供信息。
Nathan 表示，该团队计划公开提供 SharkEye，以实现更广泛的使用和海滩安全。
