生物多樣性社會背景

生物多樣性是人類生存和社會發(fā)展的基礎(chǔ)，是生態(tài)文明建設和民族永續(xù)發(fā)展的保障；生物多樣性科學也被稱為“關(guān)于人類未來的科學”。對生物多樣性的監(jiān)測與研究是生態(tài)學研究的國際前沿之一，是21世紀亟待突破的自然科學領(lǐng)域，也是支撐我國生態(tài)文明和“美麗中國”建設的科學基礎(chǔ)。目前，在氣候變化、人為干擾等多重的環(huán)境壓力下，我國正面臨生物棲息地喪失、生物多樣性下降的嚴峻局面。

在此背景下，對我國關(guān)鍵生態(tài)系統(tǒng)類型以及重要棲息地的生物類群進行長時期、多類群的多樣性監(jiān)測，對于摸清國家公園、保護區(qū)、濕地生物多樣性的資源家底、時空動態(tài)、威脅因子和保護現(xiàn)狀具有重要的戰(zhàn)略意義，也將為我國生物多樣性及重要生物資源的保護管理和有效利用提供科技支撐。

行業(yè)痛點

物種識別困難：物種多而繁雜，鑒定困難，專家團隊少，識別不精準

設備查找困難：前端設備數(shù)量多，監(jiān)測時間長，人員變動大，位置不精準，導致查找困難，容易丟失

數(shù)據(jù)處理低效：數(shù)據(jù)量大，處理低效，報告編制困難

信號弱、續(xù)航差：在山林作業(yè)時信號不穩(wěn)定，電池續(xù)航不持久，造成監(jiān)測困難

系統(tǒng)介紹

系統(tǒng)融合了物聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術(shù)，以聲紋監(jiān)測終端、紅外攝像機和識別AI服務器為基礎(chǔ)，輔以龐大的動物大數(shù)據(jù)庫與先進的AI智慧監(jiān)測平臺，實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集到監(jiān)測信息輸出的全流自動化處理。

系統(tǒng)優(yōu)勢

AI精準識別：基于AI提供影像識別分析能力，依托強大的智能感知平臺,助力物種精準識別和精細化統(tǒng)計分析

專家識別：攜手動物所頂尖專家團隊，助力生物多樣性發(fā)展，對于AI也難以識別的物種可推送至專家識別。

高效的數(shù)據(jù)處理能力：自動化新一代大數(shù)據(jù)管理平臺，可實時響應的集成架構(gòu)，海量存儲，高效計算，報告編制易如反掌。

可視化GIS平臺：直擊相機查找難的行業(yè)痛點，強大的GIS平臺為用戶提供精準的衛(wèi)星定位，縮小偏差范圍，易查找。

信號強、無限續(xù)航：多天線加強信號，太陽能板實時充電以實現(xiàn)無限續(xù)航，無需定期充電，監(jiān)測不中斷

聲紋識別

聲紋監(jiān)測儀是大自然的耳朵，其采用低功耗、高采樣率、高信噪比的處理器，低噪聲、高靈敏度的全向麥克風，再配備專業(yè)的放大器和濾波器，實現(xiàn)了聲音的高保真采集。此外，還特別設計了前端智能聲控，可調(diào)增益放大器等，保證了更精準采集。設備采用IP68防水防塵設計，支持8節(jié)或16節(jié)干電池及6節(jié)或12節(jié)18650鋰充電電池供電，同時支持太陽能充電，最大支持1TSD卡，充分保證了不同場景及監(jiān)測方法時設備的長續(xù)航穩(wěn)定工作。設備支持4G全網(wǎng)通或?qū)＞W(wǎng)通訊，可將采集的聲紋數(shù)據(jù)及時發(fā)送到信息化管理平臺進行智能分析處理。

聲紋監(jiān)測系統(tǒng)集成了高保真聲音采集技術(shù)、4G/5G高速數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡以及先進的AI深度學習識別算法，能夠?qū)崟r、自動地完成動物聲紋的數(shù)據(jù)采集、高效傳輸、精確識別、安全存儲和智能分析，為野生動物保護領(lǐng)域帶來了革命性的突破。

視覺識別

技術(shù)原理

人工智能算法識別動物的原理主要是通過計算機視覺和圖像識別技術(shù)來實現(xiàn)，一般涉及以下步驟：

數(shù)據(jù)收集:首先需要收集一定數(shù)量和多樣性的動物圖像樣本作為訓練數(shù)據(jù)。這些圖像可以包含不同種類的動物、不同角度的拍攝和不同環(huán)境下的圖像。

數(shù)據(jù)預處理:對收集到的圖像數(shù)據(jù)進行預處理，例如圖像縮放、裁剪、去噪等。這些預處理操作有助于提高后續(xù)算法的效果。

特征提取:使用計算機視覺技術(shù)，從圖像中抽取關(guān)鍵的特征。常見的特征提取算法包括SIFT、HOG、SURF等。這些特征能夠幫助算法識別出圖像中的動物特征和形狀。

模型訓練:使用機器學習算法，如支持向量機(SVM)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)等，對特征提取得到的數(shù)據(jù)進行訓練。在訓練過程中，算法會根據(jù)給定的標簽，通過學習來建立一個模型，使得該模型能夠準確地區(qū)分不同的動物類別。

模型測試和驗證:使用一部分未被訓練過的圖像數(shù)據(jù)，對訓練好的模型進行測試和驗證。通過輸入測試圖像并運行訓練好的模型，可以獲得對圖像中動物的分類結(jié)果。與實際標簽進行比較，以評估模型的性能和準確度。

模型優(yōu)化與跌代:根據(jù)測試結(jié)果，對模型進行優(yōu)化和調(diào)整，以提高模型的準確率和魯棒性，調(diào)整可能包括改變特征提取算法調(diào)整算法參數(shù)等。

OSEN-SJ03野生動物紅外自動監(jiān)測儀

野生動物抓拍采用專用的紅外攝像機，實時捕捉野生動物的形體特征，并將圖像數(shù)據(jù)傳輸至后臺服務器比對入庫。

OSEN-SJ04紅外相機動物識別AI服務器

采用物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)，構(gòu)建了一套高效智能的野生動物紅外攝像監(jiān)測動物識別AI服務器。動物識別AI服務器簡化了紅外相機的布設與管理，能自動處理和識別圖像數(shù)據(jù)，進行高效檢索與統(tǒng)計分析。系統(tǒng)支持照片的統(tǒng)一上傳、智能識別、及時審核和數(shù)據(jù)分析，能自動生成報告并進行可視化展示，大幅提升物種時空分布監(jiān)測的速度和準確性，為野生動植物保護提供了精確的數(shù)據(jù)支持，有效促進保護成果。

監(jiān)測監(jiān)管平臺

生物多樣性監(jiān)測監(jiān)管平臺依靠前端音視頻采集設備、環(huán)境因子監(jiān)測設備、以及紅外相機監(jiān)測設備，通過4G網(wǎng)絡傳輸數(shù)據(jù)到系統(tǒng)后端進行數(shù)據(jù)存儲、匯總分析、AI物種識別、個體識別在平臺中對數(shù)據(jù)進行可視化呈現(xiàn)，為研究者提供科學、智能、可持續(xù)的重要數(shù)據(jù)來源，為生物多樣性的研究更有效率的方式和手段。