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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。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。可根据用户的需求定制化显示内容和页面。
系统应用案例
WD-BV1000鸟类声纹智能监测系统应用于密云龙云山(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,该系统的安装运行,为地方管理部门提供了有效的重要数据。
▲ 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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