获悉，该模型可以识别大熊猫进食、喝水、睡觉等日常行为，并自动生成日报、周报、月报等可视化数据报表。项目组通过优化 SlowFast 算法，大幅提升了系统在遮挡环境下的行为识别能力，目前室内遮挡场景下的大熊猫行为识别准确率提升到了 80% 以上。

为了更精细化地照料熊猫，学生还在此基础上升级了系统，让 AI 能识别大熊猫每次进食的时间和食物种类，包括竹子、竹叶和人工辅食等。

大熊猫行为智能识别模型研发期间，腾讯云基于公有云、人工智能开发服务平台 TI 及一站式研发管理平台 CODING DevOps 等产品和资源，为项目组提供从底层算力、训练环境部署、数据标注到模型训练的全链路技术与平台支持。

项目组计划未来将「大熊猫行为智能识别模型」部署到大熊猫保护与研究基地，实时识别、统计、分析每一只大熊猫的行为并生成报告。作为全球首个大熊猫模型，未来将结合大熊猫专业饲养知识，它还能辅助饲养员进行疾病预测、疾病捕捉。