方案介绍
鸟类作为生态系统的重要组成部分，其种类、数量、分布、行为等信息是评估生态健康、衡量栖息地变化与气候影响的重要指标。传统观鸟方式依赖人工观察，受限于时间、空间和物种识别能力。本方案通过部署智能拍摄设备和声纹识别终端，结合AI算法对鸟类影像与叫声进行实时自动分类识别，实现无人值守、全天候、多种类鸟类的自动识别与数据记录，广泛适用于生态保护区与城市生态研究。

监测目标

需求分析
保护区与生态走廊中鸟类资源丰富，物种分布广泛，活动频繁，人工监测难以实现长期、连续、大范围的数据采集，缺乏系统化的种群动态资料。亟需依托智能感知技术，建立自动化、标准化的鸟类识别监测体系，以弥补人工观测效率低、漏报率高、识别能力有限等问题。

监测方法
采用集成图像识别与声纹识别功能的AI终端，对固定区域内活动的鸟类进行视觉自动抓拍与音频采集。通过深度学习模型对图像与声音进行特征提取与比对，实现物种自动识别与分类。结合4G/北斗系统将记录数据远程上传至平台，自动生成物种目录、活动频度统计图与迁徙时间轴。平台可结合多点布设实现空间动态分析。

应用原理
图像识别系统基于卷积神经网络（CNN），对鸟类羽色、体型、喙型、动作姿态等关键特征进行分析，匹配已有种类特征库，完成快速自动识别。声纹识别系统基于频谱图分析与声波特征匹配技术，识别鸟类鸣叫中的频率、音调、节奏等元素，自动判断发声鸟类种类。多源数据结合后提升识别准确率。

功能特点

硬件清单
系统主要由智能视觉识别终端、全向拾音器、图像处理单元、太阳能供电系统、4G传输模块、红外夜视模块、北斗/GPS定位模块和数据管理平台组成，适配森林、草原、湿地、河岸等多种生态环境。

硬件参数（量程、精度）

方案实现

数据分析

预警决策

方案优点

应用领域

效益分析
本方案可系统、连续、标准化记录鸟类种群演化与活动趋势，补充传统监测空白，显著提升生态管理的科学性与实效性。同步支撑保护决策、科研分析和公众展示三大应用维度，具有长期数据价值和科普传播意义，是建设“智慧生态”、“数字保护区”的重要支撑技术之一。

国标规范

参考文献