Google CameraTrapAI
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Google CameraTrapAI
简介 :
Google CameraTrapAI 是一个用于野生动物图像分类的 AI 模型集合。它通过运动触发的野生动物相机(相机陷阱)拍摄的图像来识别动物物种。该技术对于野生动物监测和保护工作具有重要意义,能够帮助研究人员和保护工作者更高效地处理大量的图像数据,节省时间并提高工作效率。该模型基于深度学习技术开发,具有高准确性和强大的分类能力。
需求人群 :
该产品适用于野生动物保护工作者、研究人员、生态学家以及对野生动物监测感兴趣的个人和机构。它能够帮助他们快速准确地识别和分类野生动物图像,从而更好地了解动物的分布、行为和生态习性,为保护工作提供有力支持。
总访问量: 492.1M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 61.0K
使用场景
野生动物保护组织使用 CameraTrapAI 分析相机陷阱图像,快速识别珍稀动物的出现。
研究人员利用该模型对长期监测的野生动物图像数据进行分类,以研究动物种群动态。
生态旅游项目借助 CameraTrapAI 为游客展示拍摄到的野生动物图像,并提供物种信息。
产品特色
物种分类:能够识别超过 2000 种动物物种及相关类别。
图像检测:结合 MegaDetector 模型,检测图像中的动物、人类和车辆。
地理信息过滤:根据图像拍摄地点的地理信息过滤预测结果。
集成决策:结合检测和分类结果,通过一系列启发式规则为每张图像分配单一类别。
支持多种运行方式:可单独运行检测、分类或集成步骤,也可一次性完成整个流程。
使用教程
1. 设置 Python 环境:安装 Python 并创建虚拟环境。
2. 安装 SpeciesNet 包:通过 pip 安装 speciesnet Python 包。
3. 准备图像数据:将需要分类的野生动物图像存放在指定文件夹中。
4. 运行模型:使用 run_model 脚本运行模型,指定图像文件夹和输出文件路径。
5. 查看结果:模型运行完成后,查看输出的 JSON 文件,获取图像分类结果。
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