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Google CameraTrapAI
Google CameraTrapAI
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。
研究工具图片分类#AI#野生动物#图像识别#物种分类#生态保护普通产品开源
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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。
截图
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。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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