لتسريع سير عمل بيانات مصيدة الكاميرا، يجري تطوير نظام لإدارة البيانات عبر الإنترنت إلى جانب أدوات قائمة على التطبيقات والتعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي بدعم من الشركاء التقنيين، والذي يتكون من

• تطبيق مساعد مراقبة مصيدة الكاميرا القائم على المجتمع المحلي: يسمح التطبيق للمراقبين المحليين بتسجيل الوقت وموقع إعداد/التقاط مصيدة الكاميرا تلقائيًا عبر النظام العالمي لتحديد المواقع، مما يوفر العملية المرهقة لجمع البيانات من المراقبين المحليين وإدخال البيانات يدويًا. (المخطط: يونيو 2019، التطوير: أكتوبر 2019-فبراير 2020، التجربة والاستخدام: مارس - أكتوبر 2020)
• نماذج التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي: تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الحيوانات وتحديد الأنواع في صور مصيدة الكاميرا، مما يقلل بشكل كبير من عدد الصور التي تحتاج إلى تحديد بشري ويعزز كفاءة معالجة البيانات.
  • تم تدريب سلسلة من نماذج الذكاء الاصطناعي و/أو اختبارها مع الشركاء التقنيين، بما في ذلك نموذج PU & PKU ResNet18 (2018)، ونموذج MegaDetector (اختبار فقط، 2020)، ونموذج MindSpore YOLOv3 (2021).
• منصة إدارة البيانات عبر الإنترنت: يتم تحميل معلومات مصيدة الكاميرا التي تم جمعها عبر التطبيق مع الصور إلى قاعدة بيانات سحابية منظمة. لا تدعم منصة إدارة البيانات تحديد الأنواع عن طريق الذكاء الاصطناعي والبشري فحسب، بل تتيح أيضًا البحث عن البيانات العالمية وتقارير الإحصاءات. (المخطط: أبريل - أغسطس 2021، التطوير: سبتمبر 2021 - يونيو 2022، التجربة والاستخدام: يوليو 2022)