International Journal of Electronics and Communication Engineering·9月11日 · 周五论文智慧农业 / 农业物联网阅读 0
Artificial Intelligence-Driven Anti-Poaching Surveillance Systems: A Review of Advances, Challenges, and Future Directions
Rohit Samkaria · Rajesh Singh · Anita Gehlot 等 5 人
International Journal of Electronics and Communication EngineeringDOI 10.14445/23488549/ijece-v13i8p103开放获取 PDF ↗
论文解读
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速览
综述AI、物联网与无人机等智能技术在反盗猎监测中的进展、挑战与未来方向。
方法
综述计算机视觉、IoT、无人机、相机陷阱、GPS项圈等实时监测技术。
发现
传统保护措施失效，AI与IoT融合可有效预防盗猎并促进生态平衡。
机会点
可探索AI预测模型与多源传感数据融合在反盗猎实时预警中的落地验证。
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主题为野生动物反盗猎智能监测，属生态保护领域，与三农、农业信息化、智慧农业无直接关联，不建议进入每日精选。
原文摘要
联合国环境规划署报告称，自1970年以来，野生动物种群平均减少了69%，全球约有4000个物种遭到非法偷猎、贩运和交易。《世界野生动物犯罪报告》显示，某些物种种群显著恢复，但总体保护仍然不足。理解野生动物减少的5步方法可以改进相关措施。新兴智能技术，如计算机视觉、物联网系统和人工智能，有助于管理野生动物种群并防止偷猎。无人机、生物记录器、相机陷阱和GPS项圈为野生动物监测和追踪提供实时数据。无人驾驶飞行器（UAVs）在野生动物福利方面也展现出前景。本文旨在分析野生动物种群的减少，研究反偷猎的智能技术，并评估新兴技术驱动的解决方案以应对传统野生动物福利挑战。狩猎、偷猎、污染和栖息地丧失等人为因素破坏了生物多样性。偷猎导致种群减少和生态失衡。传统保护实践未能恢复野生动物种群。整合智能技术、物联网、人工智能和预测分析有助于防止偷猎并促进生态平衡。