一、鸟类AI识别的背景与需求
鸟类监测，包括鸟类品种、数量、分布等信息的监测分析，已经成为湿地公园、各级陆生野生动物保护主管部门、科研机构、鸟类环志站点和野生动物疫源疫病监测站等单位的常态化工作之一。同时，在输电线路防鸟害、机场驱鸟等场景也有需求。传统方法在鸟类监测、识别和相关管理方面存在诸多局限，如传统防鸟害方法耗时耗力且效果差，鸟类种类繁多、习性复杂难以准确监测等，这些因素促使了鸟类AI识别技术的发展。
二、鸟类AI识别的功能特点
（一）识别鸟类品种基于图像识别：通过对大量鸟类图像进行学习和训练的算法模型，像基于深度学习的CNN网络模型（其中YOLOv4 - tiny算法模型在实际工程场景中被证明具有较高准确率和速度），可以准确识别不同种类的鸟类，目前快瞳科技的鸟类识别算法已能识别支持国内1400+种鸟类品种和北美1200+种鸟类品种识别，可识别静止或飞行状态下的鸟类品种。
结合声音识别：中国最先进的鸟类识别AI不仅利用图像，还可以利用声音。在森林等有障碍物看不到鸟的地方，可将鸟鸣转换为频谱并提取其特征来识别鸟类，通过图像和声音的组合进一步提高识别准确率。
算法模型可以根据实时拍摄到的图像或视频流数据，自动计算出鸟类的数量，这对于了解鸟类种群数量分布情况很重要，可为鸟类保护措施的制定提供依据，如针对数量不同的鸟类种群采取不同的保护或管理方式。
能够统计鸟类在不同区域（如森林、湿地、湖泊、草地等）的分布情况，有助于掌握鸟类的栖息地范围和迁徙动态等信息，逐步建立鸟类保护监测体系。
在识别鸟类的同时可以对其进行自动追踪，例如在输电线路监测场景中，及时发现鸟类在输电线路上的活动情况，或者在其他需要对鸟类活动轨迹进行监测的场景中发挥作用。
三、鸟类AI识别的应用场景
（一）鸟类保护相关在鸟类重要栖息地和主要迁飞通道持续开展种群动态监测和鸟类环志等科研活动，掌握鸟类种群变化及迁徙时空动态，了解鸟类保护的热点区域和威胁因素，为鸟类保护工作提供数据支持，提高保护工作效率。
对于数量较少且受到威胁的鸟类种群，可以依据AI识别统计的结果采取重点保护和人工繁育等措施，以增加其种群数量。
（二）预防鸟类相关疾病通过对鸟类种类和数量等情况的监测，有助于预防因鸟类产生的传染性和流行性疾病，如中国推广鸟类识别AI，除监测保护鸟类外，还可用于预防鸟类携带的流行病和传染病。
快速准确地识别出输电线路上的鸟类种类和数量信息，极大地提高输电线路防鸟害的监测效率和准确度，为电网安全提供保障。
针对数量较多且对电力设施影响较大的鸟类种群，可以根据AI识别结果采取驱离或建设防鸟网等方式，以减少其对输电线路的影响。
在机场等领域，鸟类AI识别技术可以发挥重要作用，例如及时发现靠近机场的鸟类，以便采取相应的驱鸟措施，避免鸟类与飞机发生碰撞等危险情况。
「鸟类检测识别算法」除了应用于自然保护地鸟类监测，还可以应用于智能喂鸟器等场景，通过人工智能算法提升辨别鸟类的精度与效率，为鸟类保护及宣导提供重要支撑。
四、鸟类AI识别系统的构成与技术支持
算法模型：如基于深度学习的CNN网络模型等，通过学习大量鸟类图像样本，提取鸟类的特征信息来实现识别和分类。还有针对珍稀物种优化的识别算法，如快瞳AI鸟类监测系统实现的各种识别算法，充分考虑鸟类检测识别的各类场景。
算力支持：一些系统通过前端集成GPU算力模块对视频数据进行实时深度模型库比对，结合边缘高性能处理鸟类智能识别算法来识别鸟类,并且有支持精准鸟类AI训练模型库等，以准确发现鸟类并识别其类型。
数据传输：依托4G/5G，结合北斗定位的高速低延时传输，将采集到的鸟类影像等数据进行传输，最终将空天地数据在一体化平台进行输出，完成野生鸟类的精确监测。
