非法盗猎检测数据集IllegalPoacherDetectionDataset-chhabilaltamang
数据来源：互联网公开数据
标签：野生动物保护，盗猎检测，数据集，计算机视觉，目标检测，人工智能，生态保护，图像识别
数据概述：该数据集包含来自野生动物保护机构的数据，记录了用于非法盗猎检测的图像和视频信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了非洲多个国家公园和自然保护区，主要涉及大猩猩、大象、犀牛等易受盗猎威胁的物种栖息地。
数据维度：数据集包括盗猎行为相关的图像、视频片段、时间戳、地理位置坐标、现场环境描述等信息。图像和视频标注了潜在盗猎者的位置和行为。
数据格式：数据提供为JPEG图像和MP4视频格式，附带CSV标注文件，便于图像分析和目标检测任务。
来源信息：数据来源于野生动物保护基金会的公开资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于野生动物保护、计算机视觉及人工智能等领域，特别是在盗猎行为检测、目标识别及预警系统开发中具有重要应用价值。
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：适用于野生动物保护策略、盗猎行为模式分析等学术研究，如盗猎热点区域识别、盗猎时间规律研究等。
行业应用：可以为野生动物保护机构、国家公园提供数据支持，特别是在盗猎预警系统、巡护路线优化等方面。
决策支持：支持野生动物保护资源的合理分配，帮助制定更有效的反盗猎策略。
教育和培训：作为生态保护、计算机视觉及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解目标检测与图像分析技术。
此数据集特别适合用于探索盗猎行为的识别与预警算法，帮助用户实现盗猎活动的实时监测和预防，促进野生动物保护技术的进步。
