非營利組織WPS（野生動物保護方案）的任務是利用科技保護瀕危物種和生態系統。為此，正在利用遠端攝影機影像上的人工智慧，建立wpsWatch平台。支持在全球關鍵野生動物棲息地安裝更多攝影機，並將其工作範圍從識別威脅、分類物種和協助反盜獵擴大到預防人類與野生動物衝突。
該組織每天從攝影機拍攝超過25000張照片。野生動物保護解決方案產品和客戶總監Matt Hron表示：「沒有人能夠看過每一張圖片的情況下立即了解這些圖片中的內容，但這對我們的運作至關重要。」而人工智慧可以做到。
除了這項影像分析工作的範圍之外，該組織正在將該技術的使用擴展到其他應用領域。它需要能夠快速建構和部署新的人工智慧模型，以滿足這些努力的不同需求。
該組織的wpsWatch平台分析並監控來自遠端攝影機的大量影像，這些攝影機分佈在近20個地區的100多個站點。它由Microsoft Azure VM（虛擬機器）和NVIDIA GPU（圖形處理單元）提供支持，最初專注於該組織任務中的安全性和反盜獵的目標。
為此，WPS與Microsoft AI for Earth團隊合作，為MegaDetector提供影像，MegaDetector是AI for Earth團隊開發的一種AI模型，用於加速監控相機影像的處理。這是一種互利的關係，WPS使用MegaDetector幫助增強和完善其wpsWatch監控解決方案，其提供的影像注入有助於模型的持續改進。 WPS向保護區免費提供其服務和平台。
使用MegaDetector（一種電腦視覺異常檢測模型）來偵測相機中的動物、人類和車輛。它的設計方式支持了組織實現新目標的願望。 WPS執行董事埃里克·施密特表示：「因為它是基於標準的應用，我們的許多現場用戶能夠根據他們的具體需求選擇正確的硬體」「它給了我們靈活性，可以透過各種巧妙的方式調整第三方系統，這樣我們就可以與這些系統合作，使它們更像是一個封閉的生態系統。」
##MegaDetector的新版本（V5）在去年發布，WPS在實施新版本後立即看到了準確性的提高。
wpsWatch平台的一個效能指標是從接收影像到識別觸發圖片的原因所需的時間。一旦收到影像，就需要幾秒鐘內來獲取AI推理數據，以了解照片中的內容。 MegaDetector v5在基礎設施上運行，影像分析的運行速度比以前快50%到60%。具體而言，使用MegaDetector v4的平均處理時間約為2秒。新版本的平均時間在500到700毫秒之間。 WPS的軟體開發人員James Goodheart表示：「這是一個很大的進步，特別是當我們大幅增加分析的圖像數量時。」
使用v5的另一個增強是提高了準確性。 Goodheart說：「我們把一些可能沒有被檢測到或被標記為重新訓練的舊圖像放了出來。一些已經在較新版本的人工智慧中成功檢測到。」
#除了影像分析，WPS在其平台中還使用了其他Microsoft基礎設施元素。例如，當遠端攝影機啟動時，影像資料透過SendGrid服務從遠端攝影機透過電子郵件發送，然後使用WPS API進行解析。 （傳輸影像所需的時間因可用的通訊服務而異。大多數使用本地移動服務，而一些相機透過Wi-Fi連接。）
##照片使用Microsoft Azure Blob存儲，元資料由Microsoft SQL Server交付給WPS。然後，照片被轉發到各種AI影像識別解決方案，以確定照片中的內容，例如車輛、人或感興趣的動物物種，然後可以根據影像中的內容向現場相關團隊發出警報。WPS希望利用其人工智慧基礎設施的一個領域是支持其在預防人類與野生動物衝突方面的努力。這需要有能力在圖像中尋找物種，然後認識到，例如，大象可能正在沿著走廊向人類居住地行進，他們可能將在那裡危害作物。或尋找正在接近牲畜區的獅子或狼，並提醒當地人預防。 此外，WPS正在對入侵物種進行更多的偵測。需要的是能夠監測老鼠、貓、狗、山羊或任何當地入侵物種，並結合適當方法，確保該地區不再有任何進一步的入侵。在每種情況下，WPS都會使用相同的應用程式和攝影機來尋找威脅，無論是人還是野生動物。 WPS希望盡其所能鼓勵人們參與全球野生動物議題。 「真正令人興奮的一件事是，世界各地的人們能夠直接參與國際野生動物保護。透過我們提供的工具，任何人都可以作為志工監控我們的數據，並成為世界各地偷獵事件和野生動物犯罪的第一反應者。」透過基於雲端的技術和數據流，個人可以產生全球影響。所有人都能夠為世界各地的自然保育產生影響。 擴展到新領域
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