SpeciesNet – Google 开源的动物物种识别 AI 模型

AI工具2周前发布 ainav
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SpeciesNet是什么

SpeciesNet 是 Google 开源的人工智能模型,通过分析相机陷阱拍摄的照片来识别动物物种。基于超过 6500 万张图像训练而成,能识别超过 2000 种标签,包括动物物种、分类单元以及非动物对象。SpeciesNet 由两个模型组成:MegaDetector 用于检测图像中的动物、人类和车辆, SpeciesNet 分类器用于物种识别。SpeciesNet 已在 GitHub 上以 Apache 2.0 许可证开源,支持商业使用,开发者可以自由部署和改进模型,支持生物多样性监测和相关研究。

SpeciesNet – Google 开源的动物物种识别 AI 模型

SpeciesNet的主要功能

  • 强大的分类能力:SpeciesNet 能将图像分类为超过 2000 种标签,涵盖动物物种、分类群(如“哺乳动物”“猫科”等)以及非动物对象(如“车辆”)。
  • 高效的数据处理:模型基于超过 6500 万张图像训练而成,能显著提升野生动物监测数据的处理效率,帮助研究人员快速从海量图像中提取有价值的信息。
  • 集成与扩展:作为 Wildlife Insights 平台的核心工具,SpeciesNet 可直接用于该平台的图像分析,同时也支持开发者独立使用和定制。

SpeciesNet的技术原理

  • 大规模数据训练:SpeciesNet 的训练数据集包含超过 6500 万张图像,图像来自史密森保护生物学研究所、野生动物保护协会、北卡罗来纳自然科学博物馆和伦敦动物学会等多个权威机构。通过如此庞大的数据集训练,模型能够学习到不同动物物种、分类群以及非动物物体(如车辆)的特征。
  • 多层次分类能力:该模型能将图像分类为超过 2000 种标签,涵盖具体物种(如非洲象与亚洲象)、更高层次的分类群(如哺乳动物、猫科等)以及非动物物体。
  • 优化模糊与遮挡场景解析:SpeciesNet 的算法特别优化了对模糊图像和遮挡场景的解析能力,对于夜间拍摄的相机陷阱图像尤为重要。提高了模型在复杂野外环境中的识别准确率。
  • 跨场景泛化能力:模型具备强大的跨场景泛化能力,无论是在热带雨林中拍摄的树蛙,还是在极地雪原中伪装的北极狐,都能通过局部特征(如斑纹、瞳孔形状)进行精准识别。

SpeciesNet的项目地址

  • Github仓库:https://github.com/google/cameratrapai

SpeciesNet的应用场景

  • 野生动物监测:SpeciesNet 能快速识别红外相机陷阱拍摄的图像中的动物物种,帮助研究人员更高效地监测野生动物种群。
  • 生物多样性研究:模型能将图像分类为超过 2000 种标签,涵盖具体物种、动物分类群(如“哺乳动物”“猫科”)以及非动物物体(如“车辆”),为生物多样性研究提供了强大的技术支持。
  • 保护措施制定:通过快速准确地识别野生动物,SpeciesNet 可以为保护机构提供更及时的数据支持,帮助制定更科学、更有效的保护措施。
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