

Google CameraTrapAI
簡介 :
Google CameraTrapAI 是一個用於野生動物圖像分類的 AI 模型集合。它通過運動觸發的野生動物相機(相機陷阱)拍攝的圖像來識別動物物種。該技術對於野生動物監測和保護工作具有重要意義,能夠幫助研究人員和保護工作者更高效地處理大量的圖像數據,節省時間並提高工作效率。該模型基於深度學習技術開發,具有高準確性和強大的分類能力。
需求人群 :
該產品適用於野生動物保護工作者、研究人員、生態學家以及對野生動物監測感興趣的個人和機構。它能夠幫助他們快速準確地識別和分類野生動物圖像,從而更好地瞭解動物的分佈、行為和生態習性,為保護工作提供有力支持。
使用場景
野生動物保護組織使用 CameraTrapAI 分析相機陷阱圖像,快速識別珍稀動物的出現。
研究人員利用該模型對長期監測的野生動物圖像數據進行分類,以研究動物種群動態。
生態旅遊項目藉助 CameraTrapAI 為遊客展示拍攝到的野生動物圖像,並提供物種信息。
產品特色
物種分類:能夠識別超過 2000 種動物物種及相關類別。
圖像檢測:結合 MegaDetector 模型,檢測圖像中的動物、人類和車輛。
地理信息過濾:根據圖像拍攝地點的地理信息過濾預測結果。
集成決策:結合檢測和分類結果,通過一系列啟發式規則為每張圖像分配單一類別。
支持多種運行方式:可單獨運行檢測、分類或集成步驟,也可一次性完成整個流程。
使用教程
1. 設置 Python 環境:安裝 Python 並創建虛擬環境。
2. 安裝 SpeciesNet 包:通過 pip 安裝 speciesnet Python 包。
3. 準備圖像數據:將需要分類的野生動物圖像存放在指定文件夾中。
4. 運行模型:使用 run_model 腳本運行模型,指定圖像文件夾和輸出文件路徑。
5. 查看結果:模型運行完成後,查看輸出的 JSON 文件,獲取圖像分類結果。
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