論文の概要: GreenCrossingAI: A Camera Trap/Computer Vision Pipeline for Environmental Science Research Groups
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09410v2
- Date: Fri, 18 Jul 2025 19:29:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-22 12:28:43.12138
- Title: GreenCrossingAI: A Camera Trap/Computer Vision Pipeline for Environmental Science Research Groups
- Title（参考訳）: GreenCrossingAI:環境科学研究グループのためのカメラトラップ/コンピュータビジョンパイプライン
- Authors: Bernie Boscoe, Shawn Johnson, Andrea Osbon, Chandler Campbell, Karen Mager,
- Abstract要約: カメラトラップは、動物行動、個体群動態、生息地利用、種多様性を非侵襲的で効率的な方法で監視し研究するために、野生生物研究者によって長い間使われてきた。
フィールドからのデータ収集は、新しいツールや機能によって増加したが、データの開発、処理、管理の方法、特にML/AIツールの採用は、依然として困難なままである。
本稿では,限られたリソースと計算能力を持つ小規模研究グループに適したML/AI機能を導入し,低リソースパイプラインによるカメラトラップデータの処理をオンプレミスで行うためのガイドを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Camera traps have long been used by wildlife researchers to monitor and study animal behavior, population dynamics, habitat use, and species diversity in a non-invasive and efficient manner. While data collection from the field has increased with new tools and capabilities, methods to develop, process, and manage the data, especially the adoption of ML/AI tools, remain challenging. These challenges include the sheer volume of data generated, the need for accurate labeling and annotation, variability in environmental conditions affecting data quality, and the integration of ML/AI tools into existing workflows that often require domain-specific customization and computational resources. This paper provides a guide to a low-resource pipeline to process camera trap data on-premise, incorporating ML/AI capabilities tailored for small research groups with limited resources and computational expertise. By focusing on practical solutions, the pipeline offers accessible approaches for data transmission, inference, and evaluation, enabling researchers to discover meaningful insights from their ever-increasing camera trap datasets.
- Abstract（参考訳）: カメラトラップは、動物行動、個体群動態、生息地利用、種多様性を非侵襲的で効率的な方法で監視し研究するために、野生生物研究者によって長い間使われてきた。
フィールドからのデータ収集は、新しいツールや機能によって増加したが、データの開発、処理、管理の方法、特にML/AIツールの採用は、依然として困難なままである。
これらの課題には、生成されたデータの量、正確なラベル付けとアノテーションの必要性、データ品質に影響を与える環境条件の多様性、ドメイン固有のカスタマイズと計算リソースを必要とする既存のワークフローへのML/AIツールの統合などが含まれる。
本稿では,限られた資源と計算能力を有する小規模研究グループを対象としたML/AI機能を導入し,低リソースパイプラインによるカメラトラップデータの処理をオンプレミスで行うためのガイドを提供する。
実践的なソリューションに集中することで、パイプラインはデータ送信、推論、評価のためのアクセス可能なアプローチを提供し、研究者たちは、継続的に増加するカメラトラップデータセットから意味のある洞察を発見できる。
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