Las especies invasoras representan amenazas serias para la biodiversidad global, la agricultura y los ecosistemas. La participación pública ofrece una forma efectiva de lograr un monitoreo a gran escala y a largo plazo, sin embargo, el conocimiento profesional limitado a menudo reduce la precisión en la identificación. Este estudio presenta EyeInvaS, un sistema inteligente de reconocimiento de imágenes que permite a los ciudadanos identificar y monitorear especies invasoras simplemente tomando fotos con sus teléfonos móviles. Utilizando más de diez mil imágenes, recopiladas de fuentes en línea y generadas sintéticamente bajo diferentes escalas y fondos, construimos nueve modelos de reconocimiento representativos basados en aprendizaje por transferencia e identificamos el modelo óptimo y la escala objetivo a través de un análisis comparativo. El sistema integrado EyeInvaS soporta funciones clave como informes de campo, reconocimiento rápido, etiquetado geográfico y compartición de datos. Su fiabilidad fue validada a través de investigaciones de campo en el mundo real en Huai"an, China. Este estudio demuestra cómo la tecnología de aprendizaje profundo puede empoderar la participación pública en la protección ecológica y mejorar la eficiencia de la detección temprana y el monitoreo de especies invasoras.