为野生动物服务的 IA

世界自然基金会（WWF）的最新数据令人震惊：在不到 50 年的时间里，近 70% 的脊椎动物种群消失了。

为了监测动物的进化或重新引入的过程，专门从事保护生物学研究的科学家主要依靠相机捕捉器获得的数据。问题是，除了风或其他干扰引发的大量拍摄外，还必须对成千上万张图像进行处理、注释和分类，这可能会造成错误和大量时间损失。这就是人工智能的价值所在，如非营利组织 WildEye 开发的解决方案 TrapTagger。

TrapTagger 是与牛津大学野生动物保护研究组（WildCRU）合作开发的一款用于处理相机陷阱数据的开源网络应用程序。它采用了三种人工智能算法：一种算法检测和计算图像中的动物数量，另一种算法对动物种类进行分类，第三种算法计算动物毛色图案之间的相似性，从而更容易识别动物个体。此外，注释界面还能让科学家根据所需的详细程度选择最适合自己的观察方法--自动或手动。

标签能准确 99% 地检测、计数、分类和识别动物个体，从而 98% 减少数据处理时间和成本。此外，该应用程序是开源的，完全免费。它每月已为四十多个组织处理两百多万张图片，这些组织可以根据自己的意愿共享信息，并获得更精确的统计数据。

Trap Tagger 保证完全保密，不会泄露照片陷阱的位置，也不会让易受伤害物种的图像落入坏人之手。

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