澳洲維多利亞公園管理處（Parks Victoria）近期已部署一套全新的人工智慧（AI）物種辨識工具，旨在大幅加速自然災害後的野外攝影機影像分析工作，提升生態系統評估的效率。

這項AI工具在 Great Otway National Park（Otways）地區的應用中展現其驚人效率。面對夏季叢林大火等自然災害後累積的大量影像資料，傳統上需要數週的人工審查時間，透過AI模型處理 39,000 張影像卻僅需數小時。維多利亞公園管理處的 Dr Erin Nash 指出，迅速的分析結果讓他們得以辨識紅鹿進入燒毀區域的情況，這些情報隨即提供給鹿隻防治承包商，採取即時的應對措施。

這套先進的物種辨識模型具備每秒處理 20 張影像的能力，能辨識超過 200 種本土及外來物種，且動物偵測準確度逾 95%。該工具由維多利亞公園管理處的 Dr Erin Nash 和 Mary Thorpe，以及荷蘭資料科學家 Peter van Lunteren 共同開發，並已在免費、開放原始碼的平台上釋出，供各地土地管理者、保育團體、學術研究人員、原住民社群及公民科學家等廣泛使用。

自動化攝影機影像分類是電腦視覺與轉移學習（transfer learning）領域的成熟應用。這類高處理量且具備高類別準確度的模型，有效解決了災後生態評估中常見的手動標籤瓶頸問題。儘管實務上需權衡模型處理量、不常見物種的偽陽性率，以及不斷變化的環境對在地訓練資料的需求，但這項部署趨勢顯示保育組織正積極採用現成及開源AI工具，以擴展監測規模。開放平台的使用權限，亦拓寬了分析範圍，有望加速相關研究及由社群主導的監測計畫。