野生动植物监测是生物多样性保护和生态研究的关键组成部分。有效的野生动植物检测系统有助于追踪动物种群，研究其行为并保护其栖息地。传统方法，例如手动观察和摄像机陷阱，通常需要大量的时间和人为努力，并且它们的准确性可能受到环境因素的限制。人工智能的最新进步，尤其是深度学习，通过实现自动化和精确的野生动植物检测来彻底改变了该领域。深度学习算法，例如卷积神经网络（CNN），可以处理大量数据，以识别和对野生动植物物种的准确性显着地进行分类。这项技术为野生动植物监测提供了可扩展，高效和实时的解决方案，提供了宝贵的见解，以支持人类与野生动植物之间的保护工作和可持续共存。