【SJ-NSB16】鳥類識別監測設備是用于自動識別和監測鳥類的專業儀器，通過融合 AI 圖像識別、聲紋分析、衛星定位等技術，能高效獲取鳥類的種類、數量、行為及遷徙軌跡等信息。

一、核心功能

1. 自動識別與分類：通過攝像頭、錄音設備或雷達等傳感器捕捉鳥類的圖像、聲音或動態數據，利用深度學習算法（如YOLO、ResNet等模型）自動檢測畫面中的鳥類，并識別其種類，如白鷺、蒼鷺、野鴨、天鵝等常見水鳥，甚至能區分不同種類的雁鴨、鸻鷸類等外形高度相似的鳥類。

2. 計數與種群動態監測：可24小時工作，尤其在繁殖季或遷徙季，對集群鳥類進行自動計數，實時監測鳥類種群數量的變化，為生態保護提供數據支持。

3. 行為分析：分析鳥類的覓食、棲息、遷徙等行為模式，幫助科學家了解鳥類的生活習性，為生態保護政策的制定提供科學依據。

4. 實時預警：當發現瀕危鳥類或非法入侵人類活動（如盜獵、垂釣）時，自動觸發警報，及時通知管理人員采取措施。

二、技術構成

1. 硬件設備：

（1）攝像頭：配備高分辨率光學變焦鏡頭、熱成像相機（用于夜間或霧天）、云臺攝像機等，可覆蓋廣闊水域和灘涂，捕捉鳥類的圖像和視頻數據。

（2）錄音設備：部署野外錄音設備（聲紋儀），具備防水防塵、遠程傳輸功能，利用AI聲學模型分析鳥鳴聲，識別隱藏或遠距離的鳥類，彌補視覺盲區。

（3）邊緣計算模塊：內置邊緣計算模塊，在本地完成初步識別和數據處理，減少網絡傳輸壓力，實現“前端智能"，僅上傳關鍵數據或報警信息。

2. 軟件算法：

（1）圖像識別算法：基于深度學習模型訓練的鳥類識別算法，能夠自動檢測畫面中的鳥類，并提取其形態和行為特征進行分類。

（2）聲音識別算法：融合鳥類聲音數據的波形特征和頻譜特征，通過構建波形特征提取模塊和特征融合分類模塊，實現鳥聲識別。

（3）多模態融合算法：將圖像、聲音、雷達等多種數據源進行融合分析，提高識別的準確性和魯棒性。

三、應用場景

1. 濕地與湖泊監測：在濕地、湖泊等水域生態系統中，監測水鳥的種類、數量、分布及遷徙規律，為濕地保護和水鳥棲息地管理提供數據支持。

2 .保護區管理：在自然保護區、國家公園等區域，監測瀕危鳥類的活動情況，及時發現并制止非法盜獵、垂釣等行為，保護鳥類資源。

3. 科研與教育：為鳥類學研究提供大量實時、準確的監測數據，幫助科學家深入了解鳥類的生態習性和遷徙規律；同時，也可作為科普教育工具，提高公眾對鳥類保護的認識和參與度。