每年数以百万计的宠物走失，而借助宠物AI识别将会让更多“毛孩子”回到主人怀抱。

数据显示，每年国内登记的猫狗走失案例超过1100万起，这其中狗被寻回的占比约为20%，而猫被寻回的概率则仅有2%。

传统的模式是依靠宠物主人实地查找、张贴告示、发朋友圈等，这种低效的方式不仅难以寻回宠物，漫长的过程对养宠人来说更是一种煎熬。而通过寻宠小程序、平台发布信息，让志愿者或寻宠团队帮忙寻找，则是一种较为高效的渠道。

国外一个案例挺有代表性的，美国一个叫Cora的女生，猫走失后在家附近张贴传单，几天后一点消息也没有。而在她张贴传单时，有个志愿者却在几公里外拍摄了一张流浪猫的图片发到社会媒体上，这只猫正是Cora家走失的。后来，Cora抱着试一试的心态在识宠AI平台上传了猫咪的照片，平台随后通知她：在一名志愿者拍摄的图片中匹配到她的猫，还标注了收容所的位置。至此，Cora找回了她的猫。

通过类似的方式，这个AI识宠平台帮助17万走失的猫狗回到了家，而实现这一切的基础是宠物猫狗个体的AI识别技术，运用AI视觉识别创建宠物个体的“数字身份证”，在走失后通过比对以确认身份。

当前，很多寻宠平台或小程序都仅是通过发布图片来寻宠（寻主），在宠物主人频繁发布寻宠信息时，志愿者可能也在发帖，双方的消息无法自动拼在一起（个别程序也仅是以名称或地点进行匹配），让找回的效率大打折扣或错失。

↑↑↑ 多数寻宠小程序仅是发布图片，并没有AI识宠匹配功能

实际上，从上述Cora的案例中，我们可以发现一种更高效的模式，即通过宠物AI识别比对的方式，让系统自动寻找符合生物特征的宠物，打通“丢失”与“捡到”的最后一公里。

以快瞳科技宠物AI识别大模型为例，先通过相片采集宠物脸部及鼻纹等关键部位信息，完成宠物个体身份建档，生成专属的电子身份证。

基于自研的FaNl-pet深度学习框架和MSA算法，能同步比对宠物面部和鼻纹多重关键点深度特征，通过提取关键点区域的深度特征，利用不同个体间原生体征差异，即使宠物因生长或修剪毛发等外观发生变化，也能实现对宠物身份属性的精准识别验证。

在实际操作中，寻宠平台或小程序可以先让宠物主人上传宠物面部、鼻纹等相片创建档案，系统提取特征值创建个体身份档案。

宠物走失后，运用快瞳科技宠物AI识别算法可以自动1比N匹配志愿者上传的相片，一旦匹配到符合的个体，就能实时推送给失主，实现快速寻回。同时，宠物主人也可以借助这一技术对自己宠物进行确认，避免仅是通过相似宠物图片造成的不确定。

面对我国每年数以百万计走失的宠物，运用宠物AI识别创建个体身份档案，并将每一条零散的消息汇集匹配，提高宠物走失找回的的效率，可以帮助更多“毛孩子”回到主人怀抱，这也是AI真正让人暖心的地方。

而快瞳科技宠物AI识别大模型不仅可以应用于宠物找回，在城市犬类管理、宠物保险、智能养宠设备等领域也得到了广泛应用，推动着宠物、人、城市的和谐共处。

注：寻宠平台或小程序，可以直接前往快瞳“AI开放平台”调用算法API接口，创建AI寻宠功能