概述

當前，全球各野生動物官方機構都在借助強大的數字技術來保護瀕危物種、對抗偷獵者帶來的威脅，而由電池供電的攝相機則成為了支持這一創新舉措的核心工具。然而，對于龐大且多元化的生態環境來說，所需的監測量是無比巨大的。而許多相機設備并不具備無線連接功能，這意味著野生動物官方機構需要人為干預，徒步數英里提取其中的信息。此外，攝像機經常被喚醒捕捉任何觸發傳感器的動作，因此這也會導致電池電量的快速消耗。

簡介

動物保護的進程可能因偶然游玩國家公園的一家人而改變。Grovety 首席執行官 Antony Vasiliev 最近搬到了亞美尼亞，他帶著家人去國家公園觀看野生動物。在那里，他和 11 歲的兒子發現了瀕臨滅絕的雪豹，這讓他們驚訝且興奮。這的確很罕見，根據世界自然保護聯盟瀕危物種 (IUCN) 紅色名錄顯示，全球僅存約 1,000 只雪豹，其中亞美尼亞的雪豹數量可能不到 10 只。

Vasiliev 與公園管理員聊起來，公園管理員介紹說，官方組織在整個園區內部署了多個遠程相機來跟蹤動物并收集數據，以促進種群增長。但結果卻不盡如人意，因為攝相機拍攝的照片數以百計，而管理員必須人工審核每一張照片，并且相機本身也存在諸多問題，如誤報、電池快速耗盡和數字存儲限制等。

Vasiliev 想到了一個主意，并隨后與 Grovety 的同事聯系。Grovety 是一家軟件設計公司，也是 Arm 的合作伙伴，專門從事于研究嵌入式固件、SDK、驅動程序、協議和底層軟件。

Vasiliev 表示：我與公司首席技術官展開探討，是否能夠利用我們的人工智能 (AI) 專業知識提供幫助。一開始，我們對攝相機陷阱所知甚少，但我們決定創建一個附加組件，為現有的攝相機陷阱提供附加價值，而不是與相關領域的設備制造商競爭。

Vasiliev 還總結了面臨的現有挑戰：

起初缺少對攝相機陷阱領域專業知識：他們必須開展大量研究，了解現有攝相機陷阱的工作原理及其局限性。

電池使用壽命和功耗：確保 AI 模塊具有高能效并延長電池使用壽命是主要考慮因素。

誤報：為了簡化管理員的工作并延長電池使用壽命，減少動態捕捉型攝相機的誤報是主要目標。

處理能力：選擇具有足夠計算資源和機器學習 (ML) 能力的處理器進行目標檢測至關重要。

調整模型：對 ML 模型進行微調，使其適用于野生動物目標檢測的過程充滿了技術挑戰。

數據稀缺：關于雪豹等瀕危物種的數據有限，這加大了 AI 模型的訓練難度。

測試和原型設計：在概念開發和原型設計階段，需要進行多次實驗和迭代。

實際環境條件：務必確保解決方案在偏遠的野外條件下能夠可靠地運行。

解決方案

Grovety 的任務很明確：通過結合 AI 技術來提升目標檢測和分類準確性，從而優化野生動物攝相機陷阱的效率和有效性。于是，他們啟動了一個多階段項目，其中包括概念開發、概念驗證和 ML 模塊原型設計。為完成該項目，他們需要開展大量研發工作，包括進行多次實驗和迭代。

硬件方面，Grovety 選擇了 Alif Semiconductor E7 處理器，它是 Ensemble 系列嵌入式融合處理器與微控制器中的一款產品。該產品搭載時鐘速度高達 800MHz 的高性能 Arm Cortex-A32 處理器，以及時鐘速度為 400MHz 和 160MHz 的 Cortex-M55 處理器。E7 系列旨在提高能效并延長電池使用壽命，提供強大的計算和 ML/AI 能力、多層安全性、計算機視覺和高度交互的人機界面。該系列采用安全飛地系統、防火墻控制安全單元以及運行嵌入式 ML 任務的專用 Arm Ethos-U55 microNPU。

充分利用 Apache TVM 和協作開發

Grovety 利用 Apache TVM 對其 ML 模型進行微調，其中，TVM 是面向 CPU、GPU 和 ML 加速器的開源 ML編譯器框架。為將 TVM 與 Ethos-U55 集成，他們付出了巨大努力，增強了 NPU 的浮點計算能力。他們的目標是創建能夠根據各種野生動物進行調整的自主 AI 設備，以實現目標檢測和分類，而該協作方法正是實現其目標的關鍵。Grovety 使用開源 Vela 編譯器將適用于微控制器的 TensorFlow Lite 編譯成在 Ethos-U NPU 上運行的優化版本。

能效和電池使用壽命

Grovety 預計在 Alif SoC 上的 AI 模塊功耗應該是最小的，一塊 2200 毫安時的典型 18650 鋰離子電池將至少足以為模塊供電三周。他們所做的一切都是為了大幅減少野生動物攝相機陷阱的誤報，為自然保護主義者提高效率并延長電池使用壽命。

結論

Grovety 憑借其在軟件設計和 AI 集成領域的深厚專業知識，以及為野生動物保護解決實際難題的堅定信念，并結合 Arm 先進的處理器技術，成功地為野生動物攝相機陷阱面臨的技術難題打造了一款創新原型設計。他們的解決方案旨在大幅減少誤判，提高效率并延長電池使用壽命，從而幫助自然保護主義者更輕松地監測和保護瀕危物種。

審核編輯：劉清