动物监测影像识别分析数据集AnimalMonitoringImageRecognitionAnalysis-osamir
数据来源：互联网公开数据
标签：动物识别, 影像分析, 目标检测, 机器学习, 计算机视觉, 生物多样性, 相机陷阱, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自相机陷阱的动物影像数据，用于动物识别和行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间范围，推测为基于相机陷阱拍摄的静态影像或短视频片段。
地理范围：数据来源未明确标注，但根据文件结构推测可能涵盖多个地理位置，涉及动物监测。
数据维度：数据集包括图像文件（.jpeg）及其元数据，以及相关的配置文件、代码文件等。主要数据项包括：
- filename：图像文件名，包含图像在视频中的相对路径。
- probability：目标检测的置信度得分。
- x1, x2, y1, y2：目标在图像中的边界框坐标。
- filename_abs：图像的绝对文件名。
- video_id：视频的唯一标识符。
- time：图像帧的时间戳。
- frame_id：图像帧的ID。
- video_abs_name：视频的绝对名称。
- image_name：图像名称。
数据格式：主要数据以CSV格式（df_test_meta_v2.csv）存储，包含图像元数据，以及JSON等配置文件。数据集还包含大量的代码文件(.py, .js等)，用于图像处理、模型训练和部署。
来源信息：数据来源可能包括研究机构、保护组织或个人相机陷阱项目，具体来源信息未在数据集中直接体现。已进行初步的数据整理和标注。
该数据集适合用于动物识别、行为分析、目标检测等计算机视觉任务，以及相关模型的开发和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于生物多样性研究、动物行为分析、生态监测等领域的学术研究，如动物种群数量评估、行为模式识别等。
行业应用：为野生动物保护、环境监测等行业提供数据支持，如自动化动物识别系统、入侵物种监测等。
决策支持：支持保护区管理、生态规划等领域的决策制定，辅助制定有效的保护策略。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解图像识别技术在生态学中的应用。
此数据集特别适合用于探索动物影像的识别方法，评估目标检测模型的性能，并为自动化动物监测系统提供数据基础，从而支持生物多样性保护和生态环境研究。
