Solution
物种识别是生物多样性调查、生态监测与保护管理工作的基础环节。传统物种识别依赖专家人工鉴定，耗时长、成本高。随着人工智能技术的发展，基于深度学习的AI物种识别应运而生，能够在大规模图像数据中快速提取特征、完成初步分类，极大提升了识别效率。然而AI识别在面临物种相似度高、图像质量差、环境复杂等情况下仍存在误差，单一依靠AI尚难以完全取代人工鉴定。本方案提出基于“AI智能识别+专家鉴定”的物种识别模式，充分发挥人工智能技术的快速识别能力与领域专家的专业审定能力，实现物种识别的高效化、标准化与准确化，全面提升生物多样性调查监测的数据质量和工作效率
AI智能识别系统建设
构建多类生物物种图像识别模型，涵盖植物、鸟类、哺乳动物、昆虫等主要类群。依托大规模标注数据集进行训练，不断优化识别准确率与泛化能力。支持移动端APP与PC端调用，用户可通过拍摄或上传图片自动获得物种识别建议。
物种专家鉴定平台
物种专家在线鉴定平台是为生物多样性调查人员提供的专业物种鉴定服务的平台。平台集结了各类专家资源，支持多类型物种鉴定，为用户打造了一条便捷的物种鉴定渠道。可与野外调查APP集成，用户在调查过程中可对AI识别置信度低、疑难样本、重点保护物种样本提交专家审核，平台专家对图片进行详尽的分析与识别。专家鉴定结果可形成专家鉴定记录，作为数据库持续优化训练的重要依据。
模型调优
通过专家审核反馈不断优化AI模型，实现识别系统的持续学习与精度提升。对易混物种、近缘种建立专门识别模块，提升分类细粒度准确率。
数据管理与成果应用
自动记录识别过程与结果，建立规范的数据档案。归集识别图片、定位信息、鉴定依据等，支撑物种分布数据库建设。生成标准化物种名录、分布地图与识别成果报告，服务于保护区管理、科学研究和公众科普应用。
AI智能识别在秒级内完成初步判断，大幅缩短传统人工识别周期，提升调查效率。专家鉴定确保识别结果准确性，降低误判率，增强数据可靠性
可根据调查区域新增本地特有种训练集，实现模型快速迭代升级，适应不同生态区应用需求
基于专家反馈与实际应用不断训练AI识别系统，实现系统自我学习、自我完善，越用越精准
物种识别过程全程可追溯，数据标准化输出，方便科研交流、项目评估和政策制定支撑
京公网安备 11011402011259号
