本文转自:中国绿色时报人工智能技术与生态学大数据分析方法应用于鸟类多样性智慧监测|人工智能如何进行“鸟口普查”?

本文转自:中国绿色时报
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人工智能技术与生态学大数据分析方法应用于鸟类多样性智慧监测 , 能够实现“看得清、看得准、看得全、看得懂”的无人化、智慧化、长周期实时监测
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部署在北京翠湖国家城市湿地公园的鸟类智慧监测识别系统
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部署在昆明滇池的鸟类智慧监测识别系统
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部署在黄河三角洲的鸟类智慧监测识别系统
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AI鸟类智慧监测识别系统
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鸟类视频智能识别一体机
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部署在实际场景中的前端音视频监测终端
张渊媛鉴海防
生物多样性是形形色色生物体的总和 , 包含动物、植物和微生物 , 其中鸟类是最受公众关注的类别之一 。 因其对生境因子及其变化比较敏感 , 其多度和丰度也常作为区域生态质量的“晴雨表”和“试金石” , 因此 , 鸟类多样性可作为生物多样性监测的指示物种 , 这使鸟类监测已成为湿地公园、各级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 。
当前鸟类监测大多采用“人工+观测设备”的方式 , 利用长焦相机和高倍望远镜可开展远距离、大范围的静态观测 。 对比更早期的单纯依靠人力肉眼观测 , 用“长期蹲点、隐蔽观察、定期查巢”的方式 , 进行监测和计数 , 虽提高了监测的准确性 , 并降低了对鸟类的干扰 , 但人力物力投入大 , 且对监测人员的要求较高 , 不仅要具备有一定的分类学基础 , 还要有一定的拍摄技巧 , 能坚持长期参与鸟类监测工作 。 所以 , 传统监测方式难以保证鸟类监测的准确性、连续性、完整性 。
随着人工智能(AI)及大数据分析技术的发展 , 尤其是计算机视频识别技术的进步 , 使AI相关技术辅助鸟类多样性监测成为可能 , 为鸟类多样性调查和动态监测提供了创新手段 。
鸟类智慧识别监测系统与算法
使用AI进行“鸟口普查” , AI鸟类调查员首先要安装一套“AI鸟类智慧识别监测系统” , 该系统由硬件监测设备和智能识别软件构成 。 前端音视频监测设备捕获监测点的鸟类视频及音频数据 , 不仅可以通过端侧或边缘设备进行智能分析 , 获取鸟类空间位置信息、种类信息、数量信息等统计信息 , 也可以上载云端利用AI智能计算设备进行识别分析 , 并将数据存储在云端存储服务器中 , 供鸟类智慧监测展示系统统计分析使用 。
鸟类智慧监测前端设备主要包括鸟类视频监测摄像机和鸟类声音监测设备等 。 鸟类视频监测摄像机负责鸟类图像拍摄和视频监控 , 并将采集数据上报AI识别服务器;鸟类声音监测设备通过对鸟鸣声的自动侦测 , 并基于声纹识别算法进行智能物种分析 。 此外 , 也可以通过手机、平板等设备录音或者拍照进行上传识别 。
其次是鸟类AI识别服务器 , 具备鸟类实时监测、高效分析处理的功能 , 采用了CPU+GPU异构计算架构 , 高速IO交换技术 , 集成鸟类识别算法模型 , 通过接入实时监控视频流 , 检测鸟类特征并进行即时分析 , 具备高性能 , 高可靠和易维护的特点 。