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野生动物研究人员训练AI，以更好地识别摄像机照片中的动物物种
在这张小径摄像机照片中，俄勒冈州立大学本科生欧文·奥科利（Owen S Okuley）提供的大角羊在莫哈韦沙漠的Kerr Guzzler上看到。作者：史蒂夫·伦德伯格（Steve Lundeberg）俄勒冈州立大学的科学家提高了人工智能在运动激活相机拍摄的照片中鉴定野生动植物物种的能力。他们的研究引入了较少的[…]
来源:ΑΙhub在这张小径摄像机照片中，俄勒冈州立大学本科生欧文·奥科利（Owen S Okuley）提供的大角羊在莫哈韦沙漠的Kerr Guzzler上看到。
史蒂夫·伦德伯格（Steve Lundeberg）
俄勒冈州立大学的科学家提高了人工智能在运动激活相机拍摄的照片中鉴定野生动植物物种的能力。
他们的研究对训练AI模型的数据引入了较少的方法，为野生动植物图像分析打开了更准确且更具成本效益的野生动植物图像分析之门。
运动激活的相机是一个重要的野生动植物监测工具，但是手动审查数千个图像可以过时地消耗，并且当前的AI模型有时不准确，无法对科学家和野生动植物管理者有用。
“在野生动植物研究中使用AI的最大问题之一是，当我们使用模型在新颖的位置对图像进行分类时，模型从未“看过”，”俄勒冈州立大学农业科学学院的研究助理Christina Aiello说。 “我们使用的方法在新颖地点和非新颖站点上使用了提高准确性，并为各种位置提供了更加准确的模型。”
这项由艾伦（Aiello）在渔业，野生动植物科学系指导下的本科生欧文·奥·利里（Owen Okuley）领导的研究，发表在生态信息学上。科学家说，该研究以大角绵羊为例，但本文中描述的AI培训广泛适用。
研究 渔业，野生动植物科学系“但是在某个时刻，随着添加更多数据的添加。我认为我们需要更具选择性的信息来获得这些模型，以取得更好的结果。”
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