鸟类智能监测与管理，为保护地装上“鸟脸识别”
鸟类智能监测与管理，为保护地装上“鸟脸识别”
自然界最壮观，最引人关注的生物学现象，当属鸟类的迁徙。
候鸟迁徙有一股撼动人心的源于自然的魄力。
于候鸟而言，迁徙是它们遵循自然环境的一种生存本能反应，鸟类的迁徙路线一般是相对稳定的，有着相对固定的越冬地、繁殖地和中途停歇地，沿途需要经过许多森林、草原、高山、大川、沙漠、岛屿和海滩，多以河流、山脉、山隘口或绿洲、湿地、海岸、海岛等明显的地貌特征为固定地物标。
往返于繁殖地和越冬地之间的迁徙个体或迁徙群都有自己的迁徙路线和停歇地点，这些迁徙路线和停歇地点可能相同，也可能不同。
许许多多目的地相同鸟类的迁徙路线成片经过明显的地面标志，形成鸟类的迁徙通道。在全球的8条候鸟迁徙通道中，东亚—西澳大利亚、中亚和东非—西亚这3条候鸟迁徙通道与我国鸟类迁徙有密切关系。
眼下，正是候鸟迁飞的季节。湿地、保护区的工作人员需要详细记录各种群鸟类，以及它们在不同时期、不同区域出现的频次、数量、占比等信息。
通常，野外观鸟的时候多是从体型、羽毛、行为等特征分辨，而且还需要经验加持才能准确的区分种类。这种记录的方法效率低、成本高，而且收集来的数据都是碎片化的，如何高效地把这些零散的信息整合起来呢？
“鸟脸识别”系统有妙招。
鸟类智能监测管理系统
基于AI（人工智能）的鸟类智能监测新技术，可以为监测范围内的每只鸟进行“鸟脸识别”，监控保护区内鸟类种类及数量情况，大大提升了鸟类调查工作的效率。
系统概述
系统组成
01
鸟类智能监测管理系统由鸟类智能监测设备、鸟类AI识别服务器、鸟类智能监测管理系统3部分组成。
鸟类智能监测与管理解决方案总体架构
通过部署在保护地的通过鸟类识别热成像双光谱网络智能球型摄像机对周边鸟类的自动巡航抓拍和智能识别，并运用人工智能视觉识别和AI边缘计算服务，将摄像机捕捉到的鸟类图像进行每帧画面分割和检测识别，通过深度学习算法，提取各种鸟类体貌特征，实现了对视频画面中的运动鸟类进行多目标实时捕捉和自动识别分类。
通过这一套系统，湿地、保护区管理者可对各种群鸟类在不同时期、不同区域出现的鸟类频次、数量、占比进行清晰的报表统计，为鸟类动态监测和发展趋势分析提供可靠的数据支撑。
系统特点
No.
01
多端侦测识别
前端图像监测、物理感应，云端AI识别，大幅提升监测和识别率
No.
02
高速处理引擎
AI图形高速处理引擎，单台设备3路视频实时100张/秒处理识别效率
No.
03
模型迭代更新
利用大数据处理技术，不断优化识别算法，对模型不断迭代更新
No.
04
一体化部署
服务器一体化部署，即装即用，部署快捷，易维护
技术方案
01鸟类智能监测设备
高清视频监测、移动侦测+红外感应抓拍
鸟类识别热成像双光谱网络智能球型摄像机进行图像侦测和热成像感应，并上报AI识别服务器（也可以通过人工拍照、智能红外探测相机监测进行上报）。
02鸟类AI识别服务器
鸟类识别库、高效实时分析处理
采用CPU+GPU异构计算架构，高速IO交换技术，搭载鸟类识别算法及平台，通过接入实时监控视频流，即时分析、检测鸟类特征，具备高性能，高可靠和易维护的特点。
03鸟类智能监测管理系统
监测数据系统化管理、多维度统计分析
鸟类监测概况管控大屏示意
多维度鸟类监测数据统计示意
基于物联网、AI、GIS等技术构建的鸟类监测管理系统，具有视频接入、监测管控、图片管理、建立鸟类名录、统计分析等一体化功能应用。
鸟类智能监测管理解决方案的应用，一方面可以提高鸟类多样性监测效率，为研究不同鸟类的日间活动规律提供基础数据。另一方面，可以采集鸟类活动的视频，方便科学家开展鸟类行为研究，如觅食行为、食性、栖息等。另外，通过监测不同候鸟首次出现及迁离的时间节点，还能帮助人们研究候鸟的迁徙行为及迁徙规律。
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网址: 鸟类智能监测与管理，为保护地装上“鸟脸识别” https://m.mcbbbk.com/newsview618054.html
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