攝制自然歷史節(jié)目的一個主要問題是“明星們”不會聽從攝制組的指導(dǎo)。當(dāng)節(jié)目開始時，試著讓一只獾恰好在這個時候出現(xiàn)，或者讓一只鳥哺喂幼鳥，你就會明白其中的困難了。然而，觀眾想看到的正是這些主角。觀眾感興趣的如BBC的《春日觀察》和《秋日觀察》等節(jié)目就證明了這一點。
當(dāng)然，所謂的“攝像機陷阱”（只有動物觸發(fā)傳感器才會啟動的攝像機）早已有了。基本上，這些攝像機都裝有運動傳感器，當(dāng)檢測到動作時，攝像機就開始拍攝。然而，這個動作可能是背景中搖動的一棵樹，而這可能意味著存儲卡充滿了樹枝搖動的鏡頭，但幾乎沒有野生動物的跡象。
除此之外，還要花很多時間檢查30臺以上的《春日觀察》攝像機的鏡頭，以確定哪些可以使用，哪些不能使用。
利用技術(shù)
為了讓自然歷史攝制組的工作更輕松一些，BBC研發(fā)團(tuán)隊一直在開發(fā)解決方案。它涉及人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）。2019年的《春日觀察》和《秋日觀察》制作期間進(jìn)行了試驗，該技術(shù)在今年的節(jié)目中得到了更全面的應(yīng)用。
“前些時，一位自然歷史制作人找到我們，我們參與了這個項目，”BBC研發(fā)部高級研究工程師羅伯特·道斯解釋說，“他要求我們研究AI技術(shù)，看看如何才能提高這些傳感器的性能，更有效地利用這些資源。”
道斯繼續(xù)說道:“我們使用計算機視覺處理技術(shù)做了一些初步的人工智能工作。這包括搭建一個連接在小型樹莓派電腦上的攝像機的支架。這臺電腦持續(xù)監(jiān)視攝像機的輸出，使我們能夠確定鏡頭中鳥或動物何時出現(xiàn)。通過使用計算機視覺技術(shù)，我們能夠過濾掉不必要的觸發(fā)物，如搖動的樹。但是由于ML沒有參與進(jìn)來，它仍然沒有告訴我們有什么種類的動物或鳥類在那里。”
顯然，需要的遠(yuǎn)不止這些。當(dāng)研發(fā)團(tuán)隊參與到《春日觀察》的操作時，這提供了他們一直在尋找的機會。通過將本地的野生動物攝像機連接到轉(zhuǎn)播設(shè)備上，立即獲得了電力。這為使用高性能計算機技術(shù)幫助實現(xiàn)監(jiān)視目的提供了可能性。
“我們想創(chuàng)建一個可以同時注意多臺攝像機的工具系統(tǒng)。此要求相當(dāng)復(fù)雜，并且需要一種觸發(fā)記錄的方法。這不僅對現(xiàn)場節(jié)目制作團(tuán)隊有幫助，對觀眾可以在家里每天24小時觀看攝像機信號的數(shù)字輸出也有幫助。”
結(jié)果是道斯和他的團(tuán)隊設(shè)計的解決方案不僅適用于BBC攝像機，而且適用于由第三方野生動物團(tuán)隊（如皇家鳥類保護(hù)協(xié)會）操作的在英國各地的攝像機。“我們的解決方法不需要有人持續(xù)不斷監(jiān)視所有這些攝像機。”
那么，它是如何工作的？
道斯解釋說，使用了一個叫做YOLO（你只看一次）的開源機器學(xué)習(xí)框架網(wǎng)絡(luò)。“這項技術(shù)使系統(tǒng)能夠識別物體。例如，如果在辦公室使用，它可以被教會識別椅子、監(jiān)視器、冰箱或一個人。在自然歷史應(yīng)用中，我們可以教它識別不同類型的生物，然后在那個物體周圍設(shè)置一個框。一旦這框就位，就有可能追蹤動物、鳥或任何在屏幕周圍上游蕩的任何東西的位置。”
為了使系統(tǒng)能夠“學(xué)習(xí)”這些動物，將有關(guān)動物的多種靜態(tài)照片輸入計算機。因為系統(tǒng)從許多不同的角度識別研究對象是很重要的，所以這些過程還可能遇上達(dá)到數(shù)千次。計算機利用這些圖像訓(xùn)練一個大致模仿大腦結(jié)構(gòu)的被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的系統(tǒng)以識別那些物體的樣貌。這是機器學(xué)習(xí)的一個很好的例子。當(dāng)該系統(tǒng)“看到”一個它識別為動物的物體時，它會在現(xiàn)場視頻上實時跟蹤該動物。這種設(shè)置意味著攝像機鏡頭里移動的是正被跟蹤的動物，而不是其它東西。換句話說，制作方可以從知道“在現(xiàn)場中發(fā)生了什么事”發(fā)展到“有動物進(jìn)入現(xiàn)場”。
在每種情況下，導(dǎo)入所有這些基本數(shù)據(jù)來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都要花費3天的時間。“一個好處是，所有這些都可以在一臺功能強大的家用PC上執(zhí)行，不需要一個價值百萬美元的系統(tǒng)，”道斯強調(diào)，“這也意味著，當(dāng)環(huán)境發(fā)生變化時，很容易改變系統(tǒng)需要識別的畫面。顯然，如果這個過程需要6個月的時間，這個系統(tǒng)就不可行。”
創(chuàng)建數(shù)據(jù)
該技術(shù)還能產(chǎn)生有關(guān)動作的數(shù)據(jù)，因此那些信息可被記錄下來，供那些可能希望使用這些鏡頭的人審看。
“我們存儲了與事件時間和內(nèi)容相關(guān)的數(shù)據(jù)，并以此作為提供給制作單位的時間線的基礎(chǔ)。然后，團(tuán)隊可以使用這個時間軸滾動瀏覽某一攝像機輸出信號上的活動。此外，該系統(tǒng)使我們能夠提供事件的視頻片段。一種是一個容易審看內(nèi)容的小預(yù)覽，另一種是以原始質(zhì)量錄制并有活動任何一方幾秒鐘額外視頻的片段。這可以下載到編輯系統(tǒng)中。”
該系統(tǒng)一被發(fā)現(xiàn)是穩(wěn)健的，BBC自然歷史部門的員工就接受了使用這項技術(shù)的培訓(xùn)。
他接著說，“這可能是一項精巧的技術(shù)，但我們工作的一個重要部分是確保它適用于現(xiàn)有制作周期的流程。我們建立了一個允許訪問片段和數(shù)據(jù)的基于網(wǎng)絡(luò)的簡單界面。事實證明，在如此多的制作工作都是遠(yuǎn)程操作的情況下，這種方法特別有用。”
當(dāng)然，機器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用范圍遠(yuǎn)不止自然歷史節(jié)目。正如道斯指出的那樣，大多數(shù)電視輸出都涉及到人，而此系統(tǒng)允許記錄特定的活動。“我們還使用這些技術(shù)搜索歸檔素材，這肯定可以節(jié)省尋找特定的人或行為的單調(diào)冗長的查看時間。”
《觀察》數(shù)字制片人本·莫里森補充說，“今年在《春日觀察》上與BBC研發(fā)部團(tuán)隊合作非常棒，他們的技術(shù)使我們的工作流程各環(huán)節(jié)更簡單，甚至使我們能夠使用我們沒料到會這樣使用的鏡頭。他們的AI能夠從我們遍布全國的合作伙伴攝像機網(wǎng)絡(luò)中記錄關(guān)鍵的行為瞬間，我們可以將其編入我們的直播節(jié)目中。我們真的很期待看到這項技術(shù)如何向前發(fā)展！”