野生动物巡查视觉数据集

随着生态保护区数字化巡查全面落地，红外相机、野外监控、无人机自动识别逐步替代人工巡护。传统人工巡查存在覆盖范围有限、昼夜监测困难、人兽冲突预警滞后等痛点，基于深度学习的野生动物智能识别系统成为生态保护核心解决方案。本次分享野生动物巡查视觉数据集，适配 YOLO 全系列模型训练，可直接用于保护区物种识别、盗猎人员入侵预警、野生动物种群统计相关毕设、竞赛与工程项目开发。
一、数据集基础配置
配套完整 YOLO 训练 yaml 配置文件，开箱即用：
yaml
nc: 5
names: [‘Elephant’, ‘Jaguar’, ‘Leopard’, ‘person’, ‘tiger’]
5 类目标完整释义
Elephant（大象）：大型野生保护象类，草原、雨林核心监测物种
Jaguar（美洲豹）：珍稀猫科猛兽，高价值保护野生动物
Leopard（花豹）：野外高频出没中型猛兽，昼夜均有样本覆盖
person（人员）：盗猎者、非法闯入人员，用于入侵风险预警
tiger（老虎）：旗舰级保护动物，生态监测重点识别目标
二、数据集下载
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