鳥(niǎo)類的調(diào)查和監(jiān)測(cè)作為生物多樣性工作的重要內(nèi)容之一，目的是了解并掌握鳥(niǎo)類遷徙時(shí)間、路線、遷徙數(shù)量、種群關(guān)系、歸巢能力、死亡率、存活率、壽命等生態(tài)規(guī)律和致危原因等，為鳥(niǎo)類保護(hù)與科普提供技術(shù)決策依據(jù)。
鳥(niǎo)類監(jiān)測(cè)AI識(shí)別系統(tǒng)，通過(guò)高清攝像頭、聲紋信息采集設(shè)備、衛(wèi)星定位追蹤器等對(duì)鳥(niǎo)類進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測(cè)，通過(guò)前端采集設(shè)備傳輸過(guò)來(lái)的視頻、圖片等提取鳥(niǎo)類體貌形態(tài)特征結(jié)合AI算法模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)鳥(niǎo)類的智能化監(jiān)測(cè)識(shí)別統(tǒng)計(jì)。
鳥(niǎo)類遷徙是候鳥(niǎo)在繁殖地與越冬地之間沿相對(duì)固定的路線定期往返的習(xí)性。鳥(niǎo)類遷徙線路自西向東，有四條從我國(guó)經(jīng)過(guò)，分別是西亞—東非遷徙路線、中亞遷徙路線、東亞—澳大利西亞遷徙路線和西太平洋遷徙路線，在我國(guó)形成東部、中部和西部 3 個(gè)候鳥(niǎo)遷徙區(qū)，每年從我國(guó)過(guò)境的候鳥(niǎo)種類和數(shù)量約占遷徙候鳥(niǎo)的2%—25%，我國(guó)大部分濕地保護(hù)區(qū)均地處重要的候鳥(niǎo)遷徙路線之上。濕地保護(hù)區(qū)內(nèi)湖泊、沼澤、灘涂,生物多樣性豐富,喜濕植物茂盛的內(nèi)陸干旱區(qū)的濕地生態(tài)系統(tǒng),也為鳥(niǎo)類繁衍生息創(chuàng)造了得天獨(dú)厚的條件。
鳥(niǎo)類的調(diào)查和監(jiān)測(cè)作為生物多樣性工作的重要內(nèi)容之一，目的是了解并掌握鳥(niǎo)類遷徙時(shí)間、路線、遷徙數(shù)量、種群關(guān)系、歸巢能力、死亡率、存活率、壽命等生態(tài)規(guī)律和致危原因等，為鳥(niǎo)類保護(hù)與科普提供技術(shù)決策依據(jù)。傳統(tǒng)的鳥(niǎo)類監(jiān)測(cè)方法：樣點(diǎn)法、樣線法、標(biāo)圖法、直接計(jì)數(shù)法及網(wǎng)捕法，需要投入大量的人力、物力。
隨著人工智能及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的迅猛發(fā)展，當(dāng)前AI技術(shù)已經(jīng)融入到保護(hù)地和濕地公園的生物多樣性調(diào)查與監(jiān)測(cè)中，為鳥(niǎo)類生物多樣性調(diào)查和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供了高效便捷的創(chuàng)新手段。
AI智能識(shí)別原理
鳥(niǎo)類監(jiān)測(cè)AI識(shí)別系統(tǒng)，通過(guò)高清攝像頭、聲紋信息采集設(shè)備、衛(wèi)星定位追蹤器等對(duì)鳥(niǎo)類進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測(cè)，通過(guò)前端采集設(shè)備傳輸過(guò)來(lái)的視頻、圖片等提取鳥(niǎo)類體貌形態(tài)特征結(jié)合AI算法模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)鳥(niǎo)類的智能化監(jiān)測(cè)識(shí)別統(tǒng)計(jì)。
系統(tǒng)功能介紹
1.監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化
結(jié)合GIS地圖服務(wù)、人工智能技術(shù)等，對(duì)鳥(niǎo)類物種的生物多樣性、生態(tài)環(huán)境分析，為動(dòng)物多樣性的維持機(jī)制與保護(hù)對(duì)策提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
2.監(jiān)測(cè)物種等級(jí)清晰化
系統(tǒng)可對(duì)Ⅰ級(jí)保護(hù)鳥(niǎo)類、Ⅱ級(jí)保護(hù)鳥(niǎo)類、瀕危鳥(niǎo)類等鳥(niǎo)類監(jiān)測(cè)識(shí)別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。
3.監(jiān)測(cè)方式多樣化
綜合紅外相機(jī)、攝像機(jī)監(jiān)控、聲紋信息采集、衛(wèi)星定位追蹤、人工專項(xiàng)調(diào)查等多種生物多樣性監(jiān)測(cè)技術(shù)手段
4.監(jiān)測(cè)物種豐富化
根據(jù)監(jiān)測(cè)物種需求，基于各種鳥(niǎo)類物種的AI算法模型深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，可服務(wù)于全國(guó)多數(shù)鳥(niǎo)類物種的識(shí)別。
5.監(jiān)測(cè)環(huán)境數(shù)據(jù)化
氣象、大氣、水文、水質(zhì)、土壤等生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)信息的實(shí)時(shí)接入，為監(jiān)測(cè)區(qū)生物多樣性保護(hù)、生態(tài)環(huán)境管理提供科學(xué)依據(jù)。
此外，鳥(niǎo)類監(jiān)測(cè)AI識(shí)別系統(tǒng)經(jīng)過(guò)大量的模型訓(xùn)練和優(yōu)化升級(jí)，可以對(duì)全國(guó)大部分鳥(niǎo)類物種進(jìn)行識(shí)別，能夠更加準(zhǔn)確的幫助我們了解區(qū)域內(nèi)鳥(niǎo)類物種信息、數(shù)量分布、生存狀況，同時(shí)可以對(duì)鳥(niǎo)類生存環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，為用戶提供鳥(niǎo)類動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)分析和未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。
