Solution
鸟类监测面临多项实际问题：首先，由于鸟类栖息环境的复杂性，传统监测手段往往难以看清、看远，尤其在森林、湿地等隐蔽环境中，难以获取准确的影像数据；其次，鸟类活动迅速且分散，导致人工计数困难、速度慢，往往无法及时掌握鸟类数量和活动动态；对于小型鸟类，尤其是夜间或栖息在隐蔽环境中的鸟类，传统监测手段很难有效捕捉其踪迹。为解决这些问题，本方案提出利用智能红外相机、图像智能感知设备以及声纹感知设备，构建高效、精准的鸟类智能监测体系。该系统能够提供全天候、全方位、精准的鸟类监测，提升监测效率和数据准确性，为鸟类保护提供科学决策支持。
林鸟监测
智能红外相机监测：针对体型较大、主要在地面活动的鸟类在其栖息地布设智能红外相机，自动捕捉鸟类活动影像。
声纹感知设备：对森林中只闻其声不见其踪的鸟类采用声纹感知设备进行监测，设备可对鸟类发出的叫声进行实时监测与分析，帮助识别难以看到的鸟类，尤其适用于栖息在树冠或密集林区的鸟类。
湿地鸟类监测
图像智能感知设备：对于湿地及湖泊等水域环境，采用图像智能感知设备进行监测。该设备通过高清摄像头捕捉水鸟活动图像，并配备AI图像识别功能，自动识别鸟类种类、数量、活动时间及位置。设备可有效覆盖广泛水域，捕捉水鸟群体的动态变化。
鸟类识别算法
捕捉鸟的原始图片；通过学习鸟的纹理、轮廓等信息将鸟“框出来”；将模糊、过曝等不符合识别要求的图片进行；学习鸟关键部位的羽色、纹理、轮廓等特征，实现鸟类识别；根据地理位置、生境信息等因素，优化识别结果。
数据管理与分析
数据管理模块：用户可以实时查看到设备反馈的声音、图像监测数据，包括鸟类照片、声谱图、图片和声音文件、识别结果等信息。
数据分析模块：通过物种识别模型对鸟类进行物种鉴定，然后对获取的物种信息、时间、生境等监测数据进行统计分析，生成物种名录及区系组成、保护级别，对其多样性指数、活动节律、相对多度等进行分析并生成分析报告。
预警系统：结合监测数据，系统能够自动识别栖息地环境变化、鸟类数量波动等异常情况，并及时发出预警，帮助管理者采取相应的保护措施。
利用图像、声纹感知等前端设备，结合AI算法，自动识别鸟类信息，不受天气和环境的影响，实时监测鸟类的种类、数量，相较于传统的人工观察，图像、声纹智能监测设备可以大幅减少人力投入，提高监测效率
京公网安备 11011402011259号
