本文提出了一种结合人工智能和人类智能的主动学习系统，能够快速准确地对相机陷阱图像中的动物进行识别和计数，可将手动标注的工作量减少了 99.5% 以上。

Oct, 2019

利用摄像头监控野生动物的数量，使用自动物种分类技术与公民科学数据和遥感数据拓展摄像头在不同地理位置的应用，为此我们提出了一种挑战性分类问题。

Apr, 2020

使用相机陷阱监测动物是生态学家全球使用的一种高效且无创的方法，通过深度学习和计算机视觉的最新进展，可以自动化这一过程，但是在将这些模型应用于世界其他地方独立收集的图像时，存在着泛化性的障碍。在此，我们使用深度主动学习工作流程，并训练一个适用于在香港收集的相机陷阱图像的模型。

Mar, 2024

本文阐述了野生动物种群监测中的探照灯自动采集引进了大量图像数据，使用目标检测技术识别和计算每个物种个体数时需要考虑时空因素以及个体重新识别，同时描述了一个跨地区的物种分类和数量计算的挑战。

May, 2021

野生动物种类的自动识别与行为分析是野外生态研究和动物保护的重要技术之一。该研究利用深度卷积神经网络技术，对 320 万张 “快照大草原” 数据集中涵盖的 48 种动物进行识别、计数、行为描述分析，自动提取数据并有效地提高数据分析的效率。

Mar, 2017

本文介绍了一种通过利用深度学习技术实现鸟类在野外自动监测的方法，基于摄像机捕捉数据，使用 Faster-RCNN 架构实时分类图像，并通过 GPU 进一步处理数据，从而有效地减少了手动观测的需要，并取得了较为显著的监测鸟类的准确率

May, 2023

本研究开发了自动分析照相陷阱视频以识别动物个体的管道，该管道基于计算机视觉和深度学习组件，特别是卷积神经网络和尺度不变特征变换，并在非人工交互方面实现了额外组件。该管道可用于保护项目，以减少手动分析工作的时间和提高个体识别的成功率。

Apr, 2023

本文论述了如何通过使用深度学习方法对相机陷阱图像进行自动化数据分析，演示了以 Faster R-CNN 和 YOLO v2.0 作为分类器识别、量化和定位相机陷阱图像中的物种，进而应用于生态研究。结果显示 Faster R-CNN 的分类准确率高达 93.0％，取得了很好的效果。

Mar, 2018

通过制定训练集和测试集来解决物种分类问题，新数据集可以从其他地区进行测试，同时也提供了转移学习的方式来填补训练集的不足。

Jul, 2019

使用深度卷积神经网络在野外通过摄像监控自动识别动物种类的方法，优于之前的尝试，证明了在摄像监控的图像中，识别可以自动化。

Mar, 2016