本文提出了使用无人机和深度学习算法进行大规模野生动物普查，并通过优化卷积神经网络的训练方法和评估协议，将假阳性率降低一个数量级，大大提高了数据筛选和自动检测的效率。

Jun, 2018

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

本研究基于深度学习提出一种基线方法 CowNet, 用于同时估计图片中的动物数量和像素级别的位置信息，旨在支持生态研究。此外，我们还提出了一种评估方法，用于考虑噪声标签的不确定性和生态监测任务利益相关者的信息需求。最终，我们利用该方法评估了视觉计数对象场景中的基准方法，发现该模型在 Point Reyes Seashore, CA 地区的三个测试场景中表现最佳，平均精度为 0.56 到 0.61，平均召回率为 0.78 到 0.92。

Jun, 2021

动物种群数量急剧下降，精确计数濒危物种的技术对于长期监测种群变化至关重要。本研究侧重于优化用于无人机图像的目标检测模型，以创建准确的动物物种计数。通过使用无人机拍摄的数百张图片和大量可获取的无人机图像数据集，我们将传统的 YOLOv8 架构进行了优化。我们训练了 30 个不同的模型，其中最大的模型具有 4370 万个参数和 365 个层，并利用超参数调整和数据增强技术来提高准确性。尽管最先进的 YOLOv8 基线在野生动物数据集上只有 0.7％的准确性，但我们的模型在相同数据集上达到 95％的准确性。最后，我们将模型部署在 Jetson Orin Nano 上，演示了低功耗实时物种检测，便于在无人机上进行推断。

Jun, 2024

本研究提出了一种基于机器学习的动物检测系统，采用群众智慧提供的数据，在半干旱的热带草原上检测大型哺乳动物，通过固定翼的无人机上的标准 RGB 相机提供数据，为野生动物保护提供了数据驱动的管理实践的转型方案。

Sep, 2017

本文介绍了一种基于深度学习技术的无人机航拍水鸟监测的方法，通过使用卷积神经网络对象检测器检测 16 种常见的殖民性海鸟物种，并成功地监测海鸟数量，将有助于评估生态系统健康状况和制定保护管理决策。

Oct, 2022

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

这篇研究论文提出了一种基于深度学习和人类协作的相互迭代的方法，能够学习野生动物图像数据的长尾分布，有效提高了相较于现有方法人类注释工作量的减轻程度，并将深度学习由一个相对低效的后注释工具转变为一种始终保持高效模型更新的协作注释工具。

May, 2021

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

本研究使用计算机视觉领域的深度学习技术，包括目标检测、跟踪、分割和边缘检测，尝试解决动物进入人类居住区的自动检测问题。该研究提出了一种半自动的合成数据生成方法，以训练在真实环境下进行部署的模型。实证结果表明，检测器无法从动物在其自然栖息地的训练图像中推广到人造环境的部署场景。本研究提供了用于进一步研究的代码和数据。

Oct, 2019