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(shè)和民族永續(xù)發(fā)展的保障,；生物多樣性科學(xué)也被稱為“關(guān)于人類未來的科學(xué)”。對生物多樣性的監(jiān)測與研究是生態(tài)學(xué)研究的國際前沿之一,，是21世紀(jì)亟待突破的自然科學(xué)領(lǐng)域，也是支撐我國生態(tài)文明和“美麗中國”建設(shè)的科學(xué)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(yán)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(jìn)行長時(shí)期,、多類群的多樣性監(jiān)測，對于摸清國家公園,、保護(hù)區(qū),、濕地生物多樣性的資源家底、時(shí)空動態(tài),、威脅因子和保護(hù)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(hù)管理和有效利用提供科技支撐。

行業(yè)痛點(diǎn)

物種識別困難：物種多而繁雜,，鑒定困難,，專家團(tuán)隊(duì)少，識別不精準(zhǔn)

設(shè)備查找困難：前端設(shè)備數(shù)量多,，監(jiān)測時(shí)間長,，人員變動大，位置不精準(zhǔn),，導(dǎo)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(bào)告編制困難

信號弱,、續(xù)航差：在山林作業(yè)時(shí)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(jī)和識別AI服務(wù)器為基礎(chǔ)，輔以龐大的動物大數(shù)據(jù)庫與先進(jìn)的AI智慧監(jiān)測平臺,，實(shí)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(zhǔn)識別：基于AI提供影像識別分析能力，依托強(qiáng)大的智能感知平臺,助力物種精準(zhǔn)識別和精細(xì)化統(tǒng)計(jì)分析

專家識別：攜手動物所頂尖專家團(tuán)隊(duì),，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(shí)時(shí)響應(yīng)的集成架構(gòu),，海量存儲，高效計(jì)算,，報(bào)告編制易如反掌,。

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

信號強(qiáng),、無限續(xù)航：多天線加強(qiáng)信號,，太陽能板實(shí)時(shí)充電以實(shí)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(fēng),，再配備專業(yè)的放大器和濾波器,，實(shí)現(xiàn)了聲音的高保真采集。此外,，還特別設(shè)計(jì)了前端智能聲控,，可調(diào)增益放大器等，保證了更精準(zhǔn)采集,。設(shè)備采用IP68防水防塵設(shè)計(jì),，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(shí)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(shí)設(shè)備的長續(xù)航穩(wěn)定工作。設(shè)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(shí)發(fā)送到信息化管理平臺進(jìn)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(luò)以及先進(jìn)的AI深度學(xué)習(xí)識別算法,，能夠?qū)崟r(shí),、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(hù)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(jì)算機(jī)視覺和圖像識別技術(shù)來實(shí)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(xùn)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(yù)處理:對收集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，例如圖像縮放,、裁剪,、去噪等。這些預(yù)處理操作有助于提高后續(xù)算法的效果,。

特征提取:使用計(jì)算機(jī)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(xùn)練:使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,，如支持向量機(jī)(SVM)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等,，對特征提取得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,。在訓(xùn)練過程中，算法會根據(jù)給定的標(biāo)簽,，通過學(xué)習(xí)來建立一個(gè)模型,，使得該模型能夠準(zhǔn)確地區(qū)分不同的動物類別。

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

模型優(yōu)化與跌代:根據(jù)測試結(jié)果，對模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整,，以提高模型的準(zhǔn)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(jī),，實(shí)時(shí)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(wù)器比對入庫。

OSEN-SJ04紅外相機(jī)動物識別AI服務(wù)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(wù)器,。動物識別AI服務(wù)器簡化了紅外相機(jī)的布設(shè)與管理，能自動處理和識別圖像數(shù)據(jù),，進(jìn)行高效檢索與統(tǒng)計(jì)分析,。系統(tǒng)支持照片的統(tǒng)一上傳、智能識別,、及時(shí)審核和數(shù)據(jù)分析,，能自動生成報(bào)告并進(jìn)行可視化展示，大幅提升物種時(shí)空分布監(jiān)測的速度和準(zhǔn)確性,，為野生動植物保護(hù)提供了精確的數(shù)據(jù)支持,，有效促進(jìn)保護(hù)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(shè)備,、環(huán)境因子監(jiān)測設(shè)備,、以及紅外相機(jī)監(jiān)測設(shè)備，通過4G網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)到系統(tǒng)后端進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲,、匯總分析,、AI物種識別、個(gè)體識別在平臺中對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化呈現(xiàn),，為研究者提供科學(xué),、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,。