一组研究人员在澳大利亚成功开发并测试了全球首款旨在预防偏远地区动物与车辆相撞的路边技术——大型动物激活路边监测与警报系统(LAARMA)。该人工智能系统代码将在GitHub上免费公开，助力全球研究人员和自然保护者开发特定动物模型，以保护更多濒危物种，如尼泊尔的小熊猫、巴西的大食蚁兽等。

LAARMA项目由悉尼大学、昆士兰科技大学及昆士兰交通和主要道路部联合开展，历时12个月。该系统作为低成本人工智能路边装置，利用传感器探测道路附近动物，触发闪烁的可变信息标志(VMS)警告驾驶员。在昆士兰州北部地区的实地试验中，LAARMA探测鸸鹋准确率高达97%，记录超过287次目击事件，有效降低了碰撞风险。

LAARMA系统集成了RGB摄像头、热成像仪和激光雷达等多种传感器，具备自训练AI功能，无需标记数据即可持续学习改进。试验结束时，系统在100米范围内对动物检测准确率达78.5%。在库兰达野生食火鸡热点地区，LAARMA的识别率从最初4.2%提升至78.5%，驾驶员车速下降多达6.3公里/小时。悉尼大学澳大利亚机器人中心的李昆明博士表示：“LAARMA自我学习，不断进步，是迈向自主野生动物保护的一大步。”

为配合动物检测技术，昆士兰科技大学研究人员设计了有效的路边警告信息。通过焦点小组测试、司机调查和驾驶模拟器试验，确保信息能有效促使驾驶员减速。LAARMA仅在动物出现时亮起，与永久性黄色标志相比，更能真正起到警示作用。TMR北昆士兰地区主管罗斯·霍奇曼称，这项研究成果令人振奋，能显著改善道路安全。iMOVE CRC董事总经理伊恩·克里斯滕森表示，LAARMA系统开源将拓展其全球潜力，助力各地政府和环保组织应对野生动物和道路安全挑战。