【SJ-NSB16】鳥(niǎo)類識(shí)別監(jiān)測(cè)設(shè)備是用于自動(dòng)識(shí)別和監(jiān)測(cè)鳥(niǎo)類的專業(yè)儀器，通過(guò)融合 AI 圖像識(shí)別、聲紋分析、衛(wèi)星定位等技術(shù)，能高效獲取鳥(niǎo)類的種類、數(shù)量、行為及遷徙軌跡等信息。

一、核心功能

1. 自動(dòng)識(shí)別與分類：通過(guò)攝像頭、錄音設(shè)備或雷達(dá)等傳感器捕捉鳥(niǎo)類的圖像、聲音或動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)算法（如YOLO、ResNet等模型）自動(dòng)檢測(cè)畫面中的鳥(niǎo)類，并識(shí)別其種類，如白鷺、蒼鷺、野鴨、天鵝等常見(jiàn)水鳥(niǎo)，甚至能區(qū)分不同種類的雁鴨、鸻鷸類等外形高度相似的鳥(niǎo)類。

2. 計(jì)數(shù)與種群動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：可24小時(shí)工作，尤其在繁殖季或遷徙季，對(duì)集群鳥(niǎo)類進(jìn)行自動(dòng)計(jì)數(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)鳥(niǎo)類種群數(shù)量的變化，為生態(tài)保護(hù)提供數(shù)據(jù)支持。

3. 行為分析：分析鳥(niǎo)類的覓食、棲息、遷徙等行為模式，幫助科學(xué)家了解鳥(niǎo)類的生活習(xí)性，為生態(tài)保護(hù)政策的制定提供科學(xué)依據(jù)。

4. 實(shí)時(shí)預(yù)警：當(dāng)發(fā)現(xiàn)瀕危鳥(niǎo)類或非法入侵人類活動(dòng)（如盜獵、垂釣）時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)警報(bào)，及時(shí)通知管理人員采取措施。

二、技術(shù)構(gòu)成

1. 硬件設(shè)備：

（1）攝像頭：配備高分辨率光學(xué)變焦鏡頭、熱成像相機(jī)（用于夜間或霧天）、云臺(tái)攝像機(jī)等，可覆蓋廣闊水域和灘涂，捕捉鳥(niǎo)類的圖像和視頻數(shù)據(jù)。

（2）錄音設(shè)備：部署野外錄音設(shè)備（聲紋儀），具備防水防塵、遠(yuǎn)程傳輸功能，利用AI聲學(xué)模型分析鳥(niǎo)鳴聲，識(shí)別隱藏或遠(yuǎn)距離的鳥(niǎo)類，彌補(bǔ)視覺(jué)盲區(qū)。

（3）邊緣計(jì)算模塊：內(nèi)置邊緣計(jì)算模塊，在本地完成初步識(shí)別和數(shù)據(jù)處理，減少網(wǎng)絡(luò)傳輸壓力，實(shí)現(xiàn)“前端智能"，僅上傳關(guān)鍵數(shù)據(jù)或報(bào)警信息。

2. 軟件算法：

（1）圖像識(shí)別算法：基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的鳥(niǎo)類識(shí)別算法，能夠自動(dòng)檢測(cè)畫面中的鳥(niǎo)類，并提取其形態(tài)和行為特征進(jìn)行分類。

（2）聲音識(shí)別算法：融合鳥(niǎo)類聲音數(shù)據(jù)的波形特征和頻譜特征，通過(guò)構(gòu)建波形特征提取模塊和特征融合分類模塊，實(shí)現(xiàn)鳥(niǎo)聲識(shí)別。

（3）多模態(tài)融合算法：將圖像、聲音、雷達(dá)等多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行融合分析，提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。

三、應(yīng)用場(chǎng)景

1. 濕地與湖泊監(jiān)測(cè)：在濕地、湖泊等水域生態(tài)系統(tǒng)中，監(jiān)測(cè)水鳥(niǎo)的種類、數(shù)量、分布及遷徙規(guī)律，為濕地保護(hù)和水鳥(niǎo)棲息地管理提供數(shù)據(jù)支持。

2 .保護(hù)區(qū)管理：在自然保護(hù)區(qū)、國(guó)家公園等區(qū)域，監(jiān)測(cè)瀕危鳥(niǎo)類的活動(dòng)情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并制止非法盜獵、垂釣等行為，保護(hù)鳥(niǎo)類資源。

3. 科研與教育：為鳥(niǎo)類學(xué)研究提供大量實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，幫助科學(xué)家深入了解鳥(niǎo)類的生態(tài)習(xí)性和遷徙規(guī)律；同時(shí)，也可作為科普教育工具，提高公眾對(duì)鳥(niǎo)類保護(hù)的認(rèn)識(shí)和參與度。