数据集介绍：多环境动物及人类活动目标检测数据集
一、基础信息
数据集名称：多环境动物及人类活动目标检测数据集
图片数量：
- 训练集：12,599 张图片
- 验证集：1,214 张图片
- 测试集：607 张图片
总计：14,420 张图片
分类类别：
- bear（熊）: 森林生态系统的顶级掠食者
- bird（鸟类）: 涵盖多种飞行及陆栖鸟类
- cougar（美洲狮）: 山地生态关键物种
- person（人类）: 自然环境与人类活动交互场景
- truck（卡车）: 工业及运输场景的车辆目标
- ungulate（有蹄类动物）: 包括鹿、羊等草食性哺乳动物
- wolf（狼）: 群体性捕食动物代表
标注格式：
YOLO 格式标注，包含归一化坐标的边界框及类别标签，可直接适配 YOLOv5/v7/v8 等主
流检测框架。
数据特性：
涵盖航拍、地面监控等多视角数据，包含昼夜不同光照条件及复杂背景场景。
二、适用场景
野生动物保护监测：
支持构建自动识别森林/草原生态系统中濒危物种的监测系统，用于种群数量统计和栖息
地研究。
农业与畜牧业管理：
检测农场周边的捕食动物（如狼、美洲狮），及时预警牲畜安全风险。
智能交通系统：
识别道路周边野生动物与运输车辆，为自动驾驶系统提供碰撞预警数据支持。
生态研究数据库：
提供 7 类典型生物与人类活动目标的标注数据，支撑生物多样性分析与人类活动影响研究
。
