洛桑联邦理工学院（EPFL）的一组研究人员在2025年CVPR会议上展示了MammAlps，这是一个结合计算机视觉、行为生态学和非侵入性野生动物观察的项目。该计划与瑞士国家公园合作，旨在通过一套独特的多模态视频数据更好地理解阿尔卑斯地区哺乳动物的行为。
理解野生动物的行为对于预测气候变化或人类活动对生态系统的影响至关重要。 相较于直接观察或传感器标记，照相陷阱具备较低的侵入性，可以在不干扰动物的情况下进行研究。然而，手动分析它们生成的图像既耗时又不全面。
EPFL的团队由博士生Valentin Gabeff领导，在教授Alexander Mathis和Devis Tuia的监督下，开发了MammAlps，这是一套多模态和多角度的视频数据集，用于训练AI模型，以识别物种并解释其在野外的行为。
一个注释和多模态的数据库
研究人员在瑞士国家公园的三个代表不同生态栖息地的地点安装了照相陷阱。每个地点都配备了三个不同角度的摄像机，以捕捉同一场景的最大空间上下文。
这些摄像机在运动触发下，从2023年6月至8月拍摄了不同的物种，如赤鹿、狐狸、狼、山兔和狍鹿，白天和晚上都进行了记录。整个协议经过国家公园研究委员会的验证，确保其符合现行保护规则。
总共记录了超过43小时的原始序列。经过检测模型（MegaDetector, ByteTrack）处理并手动注释以确保准确性和一致性后，选出了8.5小时的行为丰富的片段。
视频序列还补充了环境声音记录以及描述景观元素（岩石、水源、灌木）的环境地图，这些元素可能影响动物的移动和互动。还整合了气象条件，以便进行更精细的背景分析。
行为被标记为两个层次：从具体动作（行走，嗅探）到更广泛的活动（玩耍，觅食）。这种分层结构使AI算法能够更好地将观察到的行为情境化。
对保护的潜在应用
该团队积极继续工作：分析2024年收集的数据，并在2025年进行新的实地考察，以通过季节研究行为动态。
从长远来看，MammAlps可能有助于更快速地识别气候变化的影响，检测与疾病或稀有物种重新引入相关的异常行为。
国际认可
MammAlps在计算机视觉领域最负盛名的会议之一CVPR 2025上被选为亮点。这是一个结合技术创新和生态承诺的项目的应得认可。
MammAlps数据集可在线访问，用于研究目的：https://eceo-epfl.github.io/MammAlps/
文章参考： Valentin Gabeff, Haozhe Qi, Brendan Flaherty, Gencer Sumbül, Alexander Mathis, Devis Tuia. "MammAlps：瑞士阿尔卑斯山野生哺乳动物行为监测的多视图视频数据集"。IEEE/CVF计算机视觉与模式识别会议（CVPR），田纳西州纳什维尔，2025年。https://arxiv.org/html/2503.18223v1