36、利用机器学习监测泰国松鼠：从数据到模型部署

利用机器学习监测泰国松鼠：从数据到模型部署

1. 泰国松鼠监测背景与危害

泰国松鼠（Callosciurus finlaysonii）是一种具有一定生态危害的物种。在意大利，它会剥去树木的树皮，这增加了树木受真菌和无脊椎动物侵害的几率，对单棵树木和整个生产森林都可能造成显著影响，甚至导致树木倒伏。在其原生范围内，泰国松鼠还是鸟蛋的常见捕食者，但在引入地区相关影响信息尚不清楚。

为了监测这种入侵物种，我们可以借助机器学习图像分类模型。当环境中的运动触发相机时，相机会拍摄图像，训练好的机器学习模型会进行推理，确定泰国松鼠是否存在于环境中。若图像包含该入侵物种，会通过选定的网络连接发送出去，供人工或云端进一步处理。

2. 定义机器学习类别

不同的用例有不同的机器学习类别，以下是一些常见用例及其对应的训练数据和类别标签：
| 使用案例 | 训练数据 | 类别标签 |
| — | — | — |
| 相机陷阱 | 图像 | 目标动物、背景环境（有或没有其他动物） |
| 音频陷阱 | 麦克风数据 | 目标动物叫声、环境背景噪音、非目标动物的“其他”动物叫声 |
| 动物目标检测 | 带边界框的图像 | 目标动物 |
| 运动陷阱 | 加速度计、雷达或其他空间信号 | 目标动物的运动 |
| 化学陷阱 | 气体信号 | 环境背景、目标物种的化学特征 |

在本次项目中，我们选择传统相机陷阱用例进行机器学习图像分类，使用迁移学习技术，回答“相机视野中是否存在目标动物”的问题。我们的机器学习类别为“目标动物”和“背景环境（有或没有其他动物）”，简称为“未知”。

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