Kamerafällor kan användas för att hantera storskaliga frågor inom samhällsekologi genom att tillhandahålla systematiska data om en rad vittomfattande arter. Vi använde 225 kamerafällor över 1,125 km 2 i Serengeti National Park, Tanzania, för att utvärdera rumslig och temporal dynamik mellan arter. Kamerorna har fungerat kontinuerligt sedan 2010 och hade samlat 99 241 dagar kamerafällor och producerat 1,2 miljoner uppsättningar bilder till 2013. Allmänhetens medlemmar klassificerade bilderna via medborgarvetenskapliga webbplatsen www.snapshotserengeti.org. Flera användare tittade på varje bild och registrerade arten, antalet individer, tillhörande beteenden och närvaron av unga. Över 28 000 registrerade användare bidrog med 10,8 miljoner klassificeringar. Vi tillämpade en enkel algoritm för att aggregera dessa individuella klassificeringar till en slutlig "consensus"-datauppsättning, vilket ger en slutlig klassificering för varje bild och ett mått på enighet mellan enskilda svar. Samförståndsklassificeringarna och råbilderna ger en enastående möjlighet att undersöka flerarters dynamik i ett intakt ekosystem och en värdefull resurs för maskininlärning och datavisionsforskning.
För artetiketter, Swanson et al. REF utvecklade en enkel algoritm för att aggregera dessa enskilda klassificeringar till en slutlig uppsättning "konsensus" etiketter, vilket ger en enda klassificering för varje bild och ett mått på enighet mellan enskilda svar.
Snapshot Serengeti, high-frequency annotated camera trap images of 40 mammalian species in an African savanna
{'venue': 'Scientific data', 'journal': 'Scientific data', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}