野生动物监测图像目标检测数据集WildlifeMonitoringImageObjectDetection-osamir
数据来源：互联网公开数据
标签：目标检测, 图像识别, 野生动物, 计算机视觉, 机器学习, 物种识别, 摄像头陷阱, 行为分析
数据概述：
该数据集包含由摄像头陷阱捕获的野生动物图像数据，记录了图像中动物目标的位置和置信度信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推测为野生动物监测项目或相关研究的图像数据。
地理范围：数据来源和拍摄地点信息未明确，但可推测为全球范围内的野生动物栖息地。
数据维度：数据集包含图像文件名、目标检测置信度（probability）、目标边界框坐标（x1, x2, y1, y2）、视频ID、时间戳、帧ID等信息。
数据格式：主要数据格式为CSV，文件名为df_test_meta_v2.csv，以及多种JSON格式的配置文件，包括CameraTraps/research/airsim/settings.json等。此外，还包含图片、代码（Python、JavaScript）、配置文件等多种辅助文件。
来源信息：数据来源于摄像头陷阱项目或相关研究，已进行初步的目标检测和标注，提供了检测结果和图像元数据。
该数据集适合用于野生动物图像目标检测、物种识别、行为分析等研究。
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：适用于计算机视觉、机器学习、野生动物生态学等领域的学术研究，如目标检测算法优化、物种识别模型构建、动物行为分析等。
行业应用：可用于野生动物保护、环境监测、生态系统管理等行业，例如，自动化动物种群监测、入侵物种识别、栖息地评估等。
决策支持：支持相关机构在野生动物保护策略制定、资源分配和管理决策中的应用，例如，评估保护区有效性、优化监测网络布局等。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习、生态学等课程的教学案例，帮助学生理解目标检测原理和应用，掌握数据处理和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索野生动物图像中的目标检测与识别规律，帮助用户实现自动化动物监测、物种识别和行为分析等目标。
