生物多樣性社會(huì)背景

生物多樣性是人類生存和社會(huì)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(lái)的科學(xué)”。對(duì)生物多樣性的監(jiān)測(cè)與研究是生態(tài)學(xué)研究的國(guó)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(guó)生態(tài)文明和“美麗中國(guó)”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(guó)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(duì)我國(guó)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(zhǎng)時(shí)期、多類群的多樣性監(jiān)測(cè)，對(duì)于摸清國(guó)家公園、保護(hù)區(qū)、濕地生物多樣性的資源家底、時(shí)空動(dòng)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(guó)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(shí)別困難：物種多而繁雜，鑒定困難，專家團(tuán)隊(duì)少，識(shí)別不精準(zhǔn)

設(shè)備查找困難：前端設(shè)備數(shù)量多，監(jiān)測(cè)時(shí)間長(zhǎng)，人員變動(dòng)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(hào)弱、續(xù)航差：在山林作業(yè)時(shí)信號(hào)不穩(wěn)定，電池續(xù)航不持久，造成監(jiān)測(cè)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(cè)終端、紅外攝像機(jī)和識(shí)別AI服務(wù)器為基礎(chǔ)，輔以龐大的動(dòng)物大數(shù)據(jù)庫(kù)與先進(jìn)的AI智慧監(jiān)測(cè)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集到監(jiān)測(cè)信息輸出的全流自動(dòng)化處理。

系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)

AI精準(zhǔn)識(shí)別：基于AI提供影像識(shí)別分析能力，依托強(qiáng)大的智能感知平臺(tái),助力物種精準(zhǔn)識(shí)別和精細(xì)化統(tǒng)計(jì)分析

專家識(shí)別：攜手動(dòng)物所頂尖專家團(tuán)隊(duì)，助力生物多樣性發(fā)展，對(duì)于AI也難以識(shí)別的物種可推送至專家識(shí)別。

高效的數(shù)據(jù)處理能力：自動(dòng)化新一代大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，可實(shí)時(shí)響應(yīng)的集成架構(gòu)，海量存儲(chǔ)，高效計(jì)算，報(bào)告編制易如反掌。

可視化GIS平臺(tái)：直擊相機(jī)查找難的行業(yè)痛點(diǎn)，強(qiáng)大的GIS平臺(tái)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(hào)強(qiáng)、無(wú)限續(xù)航：多天線加強(qiáng)信號(hào)，太陽(yáng)能板實(shí)時(shí)充電以實(shí)現(xiàn)無(wú)限續(xù)航，無(wú)需定期充電，監(jiān)測(cè)不中斷

聲紋識(shí)別

聲紋監(jiān)測(cè)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(yáng)能充電，最大支持1TSD卡，充分保證了不同場(chǎng)景及監(jiān)測(cè)方法時(shí)設(shè)備的長(zhǎng)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(tái)進(jìn)行智能分析處理。

聲紋監(jiān)測(cè)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(shí)別算法，能夠?qū)崟r(shí)、自動(dòng)地完成動(dòng)物聲紋的數(shù)據(jù)采集、高效傳輸、精確識(shí)別、安全存儲(chǔ)和智能分析，為野生動(dòng)物保護(hù)領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的突破。

視覺識(shí)別

技術(shù)原理

人工智能算法識(shí)別動(dòng)物的原理主要是通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)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(dòng)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(dòng)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(duì)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(shí)別出圖像中的動(dòng)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(duì)特征提取得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中，算法會(huì)根據(jù)給定的標(biāo)簽，通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)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(dòng)物類別。

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

模型優(yōu)化與跌代:根據(jù)測(cè)試結(jié)果，對(duì)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(dòng)物紅外自動(dòng)監(jiān)測(cè)儀

野生動(dòng)物抓拍采用專用的紅外攝像機(jī)，實(shí)時(shí)捕捉野生動(dòng)物的形體特征，并將圖像數(shù)據(jù)傳輸至后臺(tái)服務(wù)器比對(duì)入庫(kù)。

OSEN-SJ04紅外相機(jī)動(dòng)物識(shí)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(dòng)物紅外攝像監(jiān)測(cè)動(dòng)物識(shí)別AI服務(wù)器。動(dòng)物識(shí)別AI服務(wù)器簡(jiǎn)化了紅外相機(jī)的布設(shè)與管理，能自動(dòng)處理和識(shí)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(shí)別、及時(shí)審核和數(shù)據(jù)分析，能自動(dòng)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(cè)的速度和準(zhǔn)確性，為野生動(dòng)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(cè)監(jiān)管平臺(tái)

生物多樣性監(jiān)測(cè)監(jiān)管平臺(tái)依靠前端音視頻采集設(shè)備、環(huán)境因子監(jiān)測(cè)設(shè)備、以及紅外相機(jī)監(jiān)測(cè)設(shè)備，通過(guò)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(chǔ)、匯總分析、AI物種識(shí)別、個(gè)體識(shí)別在平臺(tái)中對(duì)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(lái)源，為生物多樣性的研究更有效率的方式和手段。