什么是SpeciesNet？
SpeciesNet是谷歌推出的开源AI模型，专为从相机陷阱照片中识别动物物种而设计。该模型基于超过6500万张图像训练，可识别2000余种标签，涵盖动物物种、分类单元及非动物对象。SpeciesNet包含两个子模型：用于检测图像中动物/人类/车辆的MegaDetector，以及负责物种分类的SpeciesNet分类器。该项目以Apache 2.0协议开源在GitHub，允许商业用途，开发者可自由部署和改进模型以支持生物多样性监测及相关研究。
SpeciesNet核心特性
强大分类能力：可将图像分类为2000余种标签，涵盖动物物种、分类群组（如"哺乳动物""猫科动物"）及非动物对象（如"车辆"）
高效数据处理：基于超6500万张图像的训练使该模型显著提升野生动物监测数据处理效率，帮助研究者从海量图像中快速提取有价值信息
集成与扩展性：作为Wildlife Insights平台核心工具，既可直接用于平台图像分析，也支持开发者独立使用与定制开发
SpeciesNet技术原理
大规模数据训练：训练数据集包含来自史密森尼保护生物学研究所、野生动物保护协会、北卡罗莱纳自然科学博物馆、伦敦动物学会等权威机构的超6500万张图像，使模型能学习不同动物物种、分类群组及非动物对象的特征
多层级分类能力：可对图像进行2000余种标签分类，包含具体物种（如非洲象与亚洲象）、高级分类群组（如哺乳动物、猫科）及非动物对象
模糊遮挡优化：算法专门针对模糊图像和遮挡场景优化，对夜间相机陷阱图像尤为重要，提升复杂野外环境下的识别准确率
跨场景泛化：具备强跨场景泛化能力，无论是热带雨林中的树蛙还是极地雪原中伪装的北极狐，都能通过局部特征（如花纹、瞳孔形状）实现准确识别
项目仓库
GitHub仓库：https://github.com/google/cameratrapai
应用场景
野生动物监测：可快速识别红外相机陷阱图像中的动物物种，帮助研究者更高效监测野生动物种群
生物多样性研究：模型支持的2000余种分类标签涵盖具体物种、动物分类群组（如"哺乳动物""猫科动物"）及非动物对象（如"车辆"），为生物多样性研究提供强力技术支持
保护规划：通过快速精准的野生动物识别，可为保护组织提供更及时的数据支持，助力制定更科学有效的保护措施
