論文の概要: CamAgent: An LLM-Agent Framework for Multi-Species Camera-Trap Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.39112v1
• Date: Wed, 30 Sep 2026 06:49:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-01 18:57:27.295982
• Title: CamAgent: An LLM-Agent Framework for Multi-Species Camera-Trap Workflows
• Title（参考訳）: CamAgent: マルチスペックカメラトラップワークフローのためのLLM-Agentフレームワーク
• Abstract要約: CamAgentは、カメラトラップ分析と時間解析を統合されたインテリジェントなエコシステムに統合する。 このフレームワークは、データ品質管理と分析規則を維持しながら、多段階の分析パイプラインを自動化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.369611962771685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Camera traps accumulated vast, multidimensional data for wildlife monitoring, yet translating raw media archives into meaningful ecological insights remains highly fragmented. Current research workflows require laboriously stitching together disparate analysis tools and scripts, creating steep programming hurdles and complicating end-to-end spatiotemporal analyses. To overcome this fragmentation, we present CamAgent, an autonomous Large Language Model (LLM) agent framework that integrates camera-trap analytical workflows into a unified intelligent ecosystem. CamAgent interprets natural-language ecological intent, schedules computational routing, and executes specialized tools spanning computer-vision perception (e.g., SpeciesNet), CamtrapDP-compatible data management, detection-corrected occupancy modeling, temporal activity analysis, and species co-occurrence networks. The framework automates multi-stage analytical pipelines while maintaining essential data-quality controls and analytical conventions. Consequently, CamAgent significantly reduces manual programming overhead for conservationists, establishing a transparent, scalable, and fully integrated paradigm for camera-trap ecology. Our project is available at https://anonymous.4open.science/r/artifact72c6f4.
• Abstract（参考訳）: カメラトラップは、野生生物の監視のために膨大な多次元データを蓄積するが、生のメディアアーカイブを意義ある生態学的洞察に変換することは、非常に断片化されている。 現在の研究ワークフローでは、異なる分析ツールとスクリプトを徹底的に縫合し、急なプログラミングハードルを作成し、エンドツーエンドの時空間分析を複雑にする必要がある。 この断片化を克服するために,カメラトラップ分析ワークフローを統合されたインテリジェントなエコシステムに統合する,自律型大規模言語モデル(LLM)エージェントフレームワークであるCamAgentを紹介した。 CamAgentは、自然言語の生態的意図を解釈し、計算ルーティングをスケジュールし、コンピュータビジョンの知覚(例えば、種別ネット)、CamtrapDP互換データ管理、検出訂正占有モデル、時間的活動分析、種共起ネットワークにまたがる特殊なツールを実行する。 このフレームワークは、データ品質管理と分析規則を維持しながら、多段階の分析パイプラインを自動化する。 このため、CamAgentは、保護主義者のための手動プログラミングのオーバーヘッドを大幅に減らし、透過的でスケーラブルで完全に統合されたカメラトラップエコロジーのパラダイムを確立した。 私たちのプロジェクトはhttps://anonymous.4open.science/r/artifact72c6f4.comで利用可能です。

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