智能感知 闻声辨鸟 | WD-BV1000鸟类声纹智能监测系统
2024-07-08157
鸟类监测作为一个地区的生物多样性以及生态环境评价的重要指标，越来越受到自然保护区、森林公园、湿地公园等地方管理部门的重视，有关鸟类种类组成、数量与分布动态监测，已成各地区常态化的工作。
传统的监测主要通过人工样线调查，耗费大量人力物力的同时，准确度和丰富度主要取决于调查人员的专业水平和调查时鸟类的活动频率。现在随着人工智能AI技术的高速发展和模型算法的不断进步，越来越多的自然保护地建立起了智能型、自动化的鸟类监测识别系统，在高科技的加持下，监测效率和识别准确度都得到了大大提高。WD-BV1000鸟类声纹智能监测系统通过在监测区域科学布设声纹监测传感器，采集鸟类（包括兽类、蛙类、鸣虫等）鸣叫的声音。基于权威机构的中国物种名录、生物分布地图、影像样本和动物声音数据库等建模的声纹深度学习模型，进行现场边缘计算实时返回识别结果，或者通过物联网传输回平台进行分析得到识别结果。从而实现自然保护地鸟类智能识别、监测鉴定、综合态势统计分析等，对于强化自然保护地保护鸟类及资源管护，具有积极的作用。? 模块化、灵活定制的生态智能感知体系，可以根据不同需求提供整体或部分解决方案
WD-BV1000鸟类声纹智能监测系统是一套集高灵敏度声纹采集、AI人工智能、机器学习、模型算法等先进技术于一体的高科技设备。能够自动捕获并分析一定范围内的鸟类（包括兽类、蛙类、鸣虫等）的鸣声，从而实现对野生动物的全天候自主监测。由动物声纹监测传感器（非边缘计算版）或动物声纹监测与智能识别传感器（边缘计算版）、动物声纹识别模型和数据管理平台三部分组成。
非边缘计算版动物声纹监测传感器包括拾音器、音频采集板、电源系统以及通信模块；音频采集板按照既定频率进行启动、声音采集，通过通讯模块将有效音频回传至数据中心，分析识别声音后，将识别结果推送至客户侧的信息系统。具体流程如下图所示：
1.2 动物声纹监测与智能识别传感器 （边缘计算版） 
边缘计算版动物声纹监测与智能识别传感器包括拾音器、音频采集和分析控制器；控制器按照既定频率进行启动、声音采集、声音分析，将有效音频和识别结果回传至数据中心或客户数据中心（需配置回传地址）。具体流程如下图所示：
模型算法方面，采用中国动物研究权威机构自主研发的物种声音影像识别技术。该研究机构拥有国内最权威的、覆盖类群最广的中国生物物种名录和分布数据库、动物声音与影像数据库，为训练人工智能模型提供准确科学的样本，保证模型准确率。
基于WD-BV1000鸟类声纹智能监测系统获取的基于时间和空间的多元化数据，包括分布热力图、物种趋势统计、种群数量统计、时段监测统计、种类占比统计等，结合生境信息，对监测数据进行统计和分析，建立集数据采集、传输、存储、识别、综合分析与应用的全链条智慧数据管理平台，形成野生动物监测的可视化成果。同时挖掘数据的潜在作用，提高数据的价值密度，形成具有高可用性的多维度高质量生态环境数据资产，为生物多样监测和科研提供数据支撑。
密云龙云山（林地生境）、密云小漕庄（农田生境）、海淀翠湖湿地公园（北边的农田生境）、海淀百望山、延庆野鸭湖湿地公园、丰台永定河湿地公园、顺义温榆河公园湿地、通州大运河森林湿地公园、大兴北京麋鹿苑。
北京鸟类智能监测，基于声纹与影像的生态智能感知系统，实时感知、实时识别、实时分析。
▲棕头鸦雀声纹监测与识别，棕头鸦雀的叫声转为频谱后的可视化声纹图
▲ 苍鹭声纹监测与识别，苍鹭的叫声转为频谱后的可视化声纹图
▲ 中华攀雀声纹监测与识别，中华攀雀的叫声转为频谱后的可视化声纹图
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