野生动物行为监测的挑战
如何在不干扰自然状态下观察野生动物行为？传统依赖直接观察或动物传感器的方式存在局限性，而相机陷阱虽能非侵入式采集数据，却产生大量难以人工分析的影像资料。
AI解决方案与数据瓶颈
人工智能技术虽能辅助分析，但需要高质量标注数据集进行训练。现有视频数据集多来自网络抓取（缺乏真实野外环境）或小规模实地录制（缺少细节），且罕有多视角、音频等丰富上下文信息。
MammAlps数据集的技术创新
某机构研究人员与瑞士国家公园合作，推出首个多视角多模态野生动物行为标注数据集MammAlps。技术实现包括：
- 数据采集：部署9个相机陷阱，录制43小时原始影像
- AI预处理：使用检测与追踪算法提取8.5小时野生动物互动片段
- 分层标注：采用两级行为标签体系（高级活动如觅食/玩耍，精细动作如行走/理毛）
- 多模态增强：同步采集音频与环境场景地图（水源/灌木/岩石等）
- 上下文关联：整合天气条件与个体数量数据构建完整场景描述
技术价值与应用前景
该数据集为AI模型提供：
- 多角度行为理解基准
- 长期事件分析能力（如跨镜头追踪狼群捕猎行为）
- 栖息地特异性行为解读支持 2024-2025年持续进行的田野调查将扩展稀有物种数据，并开发跨季节行为时序分析方法。
技术影响
此类数据集可大幅提升野生动物监测效率，使AI能从数百小时视频中自动识别目标行为，为保护工作者提供实时洞察，最终助力追踪气候变化与人类活动对野生动物行为的影响。
数据集访问详见项目网页
完整研究成果发表于《MammAlps: 瑞士阿尔卑斯山野生哺乳动物多视角视频行为监测数据集》