作者
作为 Artefact，我们关注对人类、环境和社区的积极影响。这就是为什么我们致力于与那些将这些价值观作为其愿景基本构件的非营利组织合作。.
因此，我们与荷兰智能公园公司（Smart Parks）合作，该公司提供先进的传感器解决方案，通过尖端技术保护濒危野生动物并有效管理公园区域。.
在本系列文章中，我们将记录我们设计和构建一个 ML 系统来使用智慧公园的相机陷阱媒体的历程。特别是，该项目的目标是使用 ML 方法摄取来自相机陷阱的 data，然后提供洞察力，例如相机拍摄的图像或视频中是否有人或特定种类的动物。公园管理员可以利用这些信息更好地保护野生动物，并更快地发现偷猎者等可能存在的危险。.
导言
智能公园 需要一个能够完成以下任务的野生动物监测系统：
我们的指导原则是速度优先。因此，当我们开始工作时，我们的首要任务是尽快部署一个骨干但功能齐全的端到端产品。.
这将是多篇文章中的第一篇，主要介绍项目背景、设计系统的高级视图以及基于 cloud 解决方案的优势。在接下来的文章中，我们将更深入地介绍如何将摄像头陷阱连接到系统。 谷歌云计算平台 和外部端点使用一个名为 红色节点 以及如何使用 流光溢彩 以管理公园内的相机陷阱。.
让我们开始吧！
摄像头陷阱
在开始之前，让我们先快速回顾一下什么是相机陷阱，以及如何使用它们来支持动物保护和保育。.
摄像陷阱是一种内置传感器的装置，一旦探测到前方有活动，就会立即拍摄照片或视频。它们可以让公园管理员和野生生物学家看到我们的同类，而不会干扰它们的正常行为。.
绕着公园收集信息是一种有效的方法，但这是一个昂贵、劳动密集型和人员密集型的过程。此外，还有可能遇到危险的野生动物，甚至更糟糕的是，遇到偷猎者。.
虽然不同的 data 采集技术有不同的取舍，但相机陷阱是一个极好的来源。照相机陷阱的最大优势在于它们可以持续、悄无声息地工作，而且可以在不打扰被拍摄对象的情况下记录非常精确的 data。它们既有助于秘密监测可能的非法活动，也有助于量化某一地区不同物种的数量，并确定它们的行为和活动模式。.
谷歌云计算平台
在相机陷阱媒体存储和管理方面，我们选择使用基于 cloud 的解决方案，特别是谷歌云平台。.
谷歌提供的存储解决方案包括 谷歌云存储, data 、集成边缘缓存的对象存储，以存储非结构化 data 、计算解决方案，如 云功能, 例如，它还提供了有用的人工智能应用程序接口（AI API）：
将所有这些组件集中在一个统一的环境中，是我们理想的解决方案，有助于我们在短时间内提供可行的解决方案。.
工作流程
首先，媒体被上传到谷歌云存储桶，具体如何操作将在本系列的第二篇文章中讨论。存储桶以文件夹的形式组织，每个摄像机陷阱都有一个文件夹。文件上传后，会立即触发一个谷歌云功能，该功能会执行以下任务：
这种架构具有多重优势：
云视觉和云视频智能应用程序接口
近年来，利用机器学习（特别是计算机视觉）自动识别图像或视频中的人和动物的技术取得了长足的进步，如今，野生动物研究人员普遍认为它 “改变了游戏规则”。让我们来重点了解一下所使用的应用程序接口。.
视觉应用程序接口 和 视频智能应用程序接口 通过 REST 和 RPC 应用程序接口提供强大的预训练机器学习模型。前者适用于图像，而后者，顾名思义，适用于视频。它们都能自动识别大量物体、地点和动作。.
在这个项目中，我们主要关注应用程序接口提供的这三种功能：
您只需将图像上传至 这里.
前方的小径
迄今为止的旅程为未来激动人心、影响深远的旅程奠定了基础。在不久的将来，随着基本工具的到位，我们将不仅能为智慧公园，还能为野生动物保护及其他领域创造大量价值！
下一步将涉及这些广泛的工作领域：
在第一篇文章中，我们讨论了如何在谷歌云中构建我们的全自动可扩展管道，使我们能够摄取媒体并使用机器学习 API 从中提取洞察力。它为任何涉及媒体消费和使用机器学习从中提取洞察力的项目提供了一个可靠、简单、快速实施的基线。.
感谢您的阅读，我们在 下一篇文章 系列中，我们将更详细地解释所介绍的架构是如何与相机陷阱有效连接的，并将介绍为管理相机陷阱而设计的网络应用程序，敬请期待！
特别感谢 Maël Deschamps 在审核本文章内容时提供的帮助，以及 Smart Parks 的 Tim van Dam 在项目期间提供的支持。你真棒
