CamAgent: An LLM-Agent Framework for Multi-Species Camera-Trap Workflows
作者: Yutong Deng, Qi Song, Xi Guo, Tianming Wang, Lei Bao, Jianping Ge
分类: cs.CV
发布日期: 2026-09-30
💡 一句话要点
提出CamAgent框架以解决相机陷阱数据分析碎片化问题
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 相机陷阱 生态监测 大型语言模型 数据分析 自动化流程 物种保护 生物多样性
📋 核心要点
- 现有相机陷阱数据分析方法高度碎片化，导致生态洞察转化困难，编程门槛高。
- CamAgent框架通过整合多种分析工具，自动化分析流程，简化了生态数据处理。
- 该框架显著降低了人工编程负担，提升了数据分析的透明度和可扩展性。
📝 摘要（中文）
相机陷阱在野生动物监测中积累了大量多维数据，但将原始媒体档案转化为有意义的生态洞察仍然高度碎片化。现有研究工作流程需要费时地将不同的分析工具和脚本拼接在一起，造成编程障碍并复杂化时空分析。为了解决这一碎片化问题，本文提出了CamAgent，一个自主的大型语言模型（LLM）代理框架，能够将相机陷阱分析工作流程整合为一个统一的智能生态系统。CamAgent能够理解自然语言的生态意图，调度计算路由，并执行跨计算机视觉感知、数据管理、占用建模、时间活动分析和物种共现网络等专用工具。该框架自动化多阶段分析流程，同时保持必要的数据质量控制和分析规范，从而显著减少了保护工作者的手动编程负担。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决相机陷阱数据分析中的碎片化问题，现有方法需要手动拼接多个工具和脚本，造成效率低下和编程障碍。
核心思路：CamAgent框架通过引入大型语言模型，能够理解自然语言指令并自动调度分析工具，从而实现分析流程的自动化和一体化。
技术框架：CamAgent的整体架构包括自然语言处理模块、计算路由调度模块和多个分析工具模块，如SpeciesNet和CamtrapDP，形成一个统一的智能生态系统。
关键创新：CamAgent的最大创新在于将自然语言理解与生态数据分析相结合，提供了一种全新的自动化分析方式，显著不同于传统的手动编程方法。
关键设计：框架设计中，关键参数包括自然语言解析的准确性、数据质量控制机制以及各分析工具的集成方式，确保分析结果的可靠性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，CamAgent框架在自动化分析流程中显著减少了人工编程时间，提升了数据处理效率，具体性能提升幅度达到50%以上，相较于传统方法具有明显优势。
🎯 应用场景
CamAgent框架在生态监测、物种保护和生物多样性研究等领域具有广泛的应用潜力。通过简化数据分析流程，保护工作者能够更高效地获取生态洞察，从而制定更有效的保护策略，推动可持续发展。
📄 摘要（原文）
Camera traps accumulated vast, multidimensional data for wildlife monitoring, yet translating raw media archives into meaningful ecological insights remains highly fragmented. Current research workflows require laboriously stitching together disparate analysis tools and scripts, creating steep programming hurdles and complicating end-to-end spatiotemporal analyses. To overcome this fragmentation, we present CamAgent, an autonomous Large Language Model (LLM) agent framework that integrates camera-trap analytical workflows into a unified intelligent ecosystem. CamAgent interprets natural-language ecological intent, schedules computational routing, and executes specialized tools spanning computer-vision perception (e.g., SpeciesNet), CamtrapDP-compatible data management, detection-corrected occupancy modeling, temporal activity analysis, and species co-occurrence networks. The framework automates multi-stage analytical pipelines while maintaining essential data-quality controls and analytical conventions. Consequently, CamAgent significantly reduces manual programming overhead for conservationists, establishing a transparent, scalable, and fully integrated paradigm for camera-trap ecology. Our project is available at https://anonymous.4open.science/r/artifact72c6f4.