Where of the Bear（WTB）的設計和實施，這是一種用于野生動物監(jiān)測的端到端分布式物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。實現(xiàn)了一個多層（云、邊緣、感應）系統(tǒng)，集成了基于機器學習的圖像處理中圖像自動從遠程動物分類的最新進展，運動觸發(fā)相機陷阱。它采用非局部，資源豐富，公共/私有云系統(tǒng)的機器學習模型火車，和”領域，“資源約束邊緣系統(tǒng)進行分類在物聯(lián)網(wǎng)傳感設備（相機）。WTB是部署在UCSB的塞奇威克保護區(qū)，一個六千英畝的場地環(huán)境研究和用它來匯總，管理，并分析在1.12米圖像。WTB集成TencoFrase*和OpenCV應用程序來對這些圖像的子集執(zhí)行自動分類和標記。避免把大量的訓練圖像的tensorflow在低帶寬網(wǎng)絡連接塞奇威克的公共/私有云，一個技術設計，采用股票谷歌圖片構建綜合訓練組僅使用少量的空，從硒的背景圖像DGWICK。該系統(tǒng)能夠準確識別熊、鹿、狼、空圖像，大大降低了時間和圖像傳輸?shù)膸捯螅约白罱K用戶分析的時候，由于WTB自動過濾器的圖像現(xiàn)場。