Ajustado a tu lista de especies
Estableces la región y eliges las especies que viven allí. El reconocimiento se adapta a esa lista, por lo que los resultados siguen siendo relevantes.
El reconocimiento es más preciso cuando sabe qué esperar. Cuando eliges una región, TrailCamHub carga las especies de fauna que habitan allí — y luego te entrega la lista.
Tú mantienes el control
Establece una lista de especies predeterminada en Configuración que se aplique a todas tus cámaras, luego ajústala para cualquier cámara individual — útil cuando tus cámaras están en diferentes regiones o en lugares muy distintos. Desde ahí puedes:
- Eliminar especies que nunca verás en tu zona.
- Añadir otras manualmente si tu terreno es inusual.
- Marcar las que consideres más probables.
Cómo tu lista da forma a los resultados
Las especies que mantienes forman una lista de permitidos para la región de esa cámara. Cuando la IA analiza una foto, su resultado se contrasta con esta lista:
- Una especie reconocida que está en tu lista se reporta tal cual.
- Un resultado que no está en tu lista se marca para una segunda revisión en lugar de mostrarse como un hecho — estos son los casos más probables de ser un error.
- Las especies que marcaste como más probables actúan como un desempate suave cuando el modelo no está seguro entre animales similares.
De manera crucial, tu lista habla el propio idioma del modelo: cada especie se asigna a la etiqueta exacta que el modelo de reconocimiento usa internamente — y los modelos europeos y globales nombran las cosas de forma diferente — por lo que el emparejamiento es confiable, no aproximado.
Lo que no es
Esto no reentrena el modelo con tus fotos. Es una capa de relevancia y revisión encima del reconocimiento: reduce el campo de respuestas plausibles y destaca las dudosas, lo que mantiene los resultados confiables sin ningún trabajo de aprendizaje automático de tu parte.
El resultado es menos clasificaciones erróneas extrañas y banderas claras en los pocos detectados genuinamente dignos de tu criterio.