鳥類監(jiān)測作為一個地區(qū)的生物多樣性以及生態(tài)環(huán)境評價(jià)的重要指標(biāo)，越來越受到自然保護(hù)區(qū)、濕地公園等地方管理部門的重視，有關(guān)鳥類種群、數(shù)量與分布等動態(tài)監(jiān)測，已成各地區(qū)的常態(tài)化的工作。

以前的監(jiān)測主要依賴人工和人眼觀察，隨著AI人工智能的發(fā)展，加上計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的提高，現(xiàn)在的全國越來越多的自然保護(hù)地建立起了智能鳥類監(jiān)測識別系統(tǒng)，在AI技術(shù)的加持下，監(jiān)測效率和監(jiān)測準(zhǔn)確度都得到大大提高。

物聯(lián)英卡AI智能鳥類監(jiān)測系統(tǒng)是通過部署在保護(hù)地的高空長焦攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)對周邊鳥類的自動巡航抓拍和智能識別，并運(yùn)用人工智能視覺識別和AI邊緣計(jì)算服務(wù)，將高空長焦攝像機(jī)捕捉到的鳥類圖像進(jìn)行每幀畫面分割和檢測識別，通過深度學(xué)習(xí)算法，提取各種鳥類體貌特征，實(shí)現(xiàn)了對視頻畫面中的運(yùn)動鳥類進(jìn)行多目標(biāo)實(shí)時捕捉和自動識別分類。

物聯(lián)英卡AI智能鳥類監(jiān)測系統(tǒng)

通過這一套系統(tǒng)，濕地、保護(hù)區(qū)管理者可對各種群鳥類在不同時期、不同區(qū)域出現(xiàn)的鳥類頻次、數(shù)量、占比進(jìn)行清晰的報(bào)表統(tǒng)計(jì)，為鳥類動態(tài)監(jiān)測和發(fā)展趨勢分析提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。

一、AI智能鳥類監(jiān)測系統(tǒng)功能特點(diǎn)

1. 動態(tài)取優(yōu)和數(shù)據(jù)檢索

支持通過人工分析取優(yōu)照片存儲和調(diào)閱，可根據(jù)設(shè)備情況（設(shè)備分布區(qū)域、設(shè)備名稱）和抓拍時間對數(shù)據(jù)進(jìn)?檢索。

2. 特定物種識別

珍稀或?yàn)l危或特定物種AI識別圖片展示，代表性特定物種AI識別動態(tài)視頻展示，生態(tài)小環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)展示，鳥類時空數(shù)據(jù)展示。 

3. 智能識別追蹤

通過邊緣AI高性能處理機(jī)對前端攝像機(jī)抓拍的鳥類進(jìn)行AI識別和視頻跟蹤分析，可提供鳥類識別追蹤結(jié)果和跟蹤視頻實(shí)時畫面。通過邊緣AI高性能處理機(jī)對圖進(jìn)行AI識別，識別鳥類種類和數(shù)量。

4. 數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)

提供鳥類監(jiān)測設(shè)備基于時間和空間的數(shù)據(jù)分類統(tǒng)計(jì)，包括分布熱力圖、物種趨勢統(tǒng)計(jì)、種群數(shù)量統(tǒng)計(jì)、時段監(jiān)測統(tǒng)計(jì)、種類占比統(tǒng)計(jì)等。 

二、整體系統(tǒng)架構(gòu)

三、邊緣AI算法

1. 高性能
算法支持以每秒識別30張照片（約30毫米/張）的超高頻率，實(shí)現(xiàn)對視頻畫面中的運(yùn)動（飛行）鳥類進(jìn)行多目標(biāo)實(shí)時捕捉和高速AI識別。
2. AI算法

運(yùn)用AI視覺識別和AI邊緣計(jì)算服務(wù)器的高性能算力，將圖像進(jìn)行每幀畫面分割和檢測識別，基于自主研發(fā)的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型算法，利用GPU+CPU高效雙核運(yùn)算，通過提取鳥類體貌特征和算法訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對鳥類的AI識別分析。
3. 高擴(kuò)展

基于自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)AI算法模型，結(jié)合先進(jìn)B/S系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)，邊緣AI高性能處理機(jī)彈性擴(kuò)展和靈活升級，支持AI算法邊緣端分布式部署。