解决方案
科研生态声学监测
提供标准化声纹、图像及长期时序数据，支撑科研与算法开发。
场景背景
科研机构与高校需要长期、标准化、可追溯的生态声学与图像数据，用于物种识别算法开发、长期生态过程研究与教学。
当前监测难点
- ●野外录音数据标注成本高
- ●数据集难以标准化与共享
- ●长期时序数据获取难
- ●算法训练缺乏真实样本
解决方案
标准化数据集
提供带标注的声纹与图像数据集。
长期时序
持续采集形成可研究时序。
算法协作
支持物种识别算法联合开发。
科研报告
输出可发表的监测与分析报告。
监测对象
鸟类
声纹与图像识别。
兽类
红外相机识别。
两栖动物
声纹识别蛙类。
自然声景
声景指数与噪声分析。
系统架构
01
Sensing
感知层
声纹监测红外相机环境传感器
02
Connectivity
连接层
4GWi-Fi物联网
03
AI Layer
AI 能力层
声纹识别图像识别物种分类模型训练
04
Data Platform
数据平台
物种组成活动节律长期时序
05
Applications
业务应用
数据集算法协作科研报告
AI 能力
AI 声纹识别
识别鸟类、兽类与两栖动物。
AI 图像识别
红外相机图像物种识别。
本地模型训练
联合训练与迭代优化。
生物多样性分析
多样性指数与时序。
点位部署
- ●按研究样地布设声纹点
- ●长期固定点位保证时序一致
- ●标准化采集参数与标注
- ●数据纳入科研管理平台
数据分析
- 物种组成
- 物种名录与相对丰度
- 时间分析
- 活动节律与长期变化
- 声景
- 声景指数与噪声
- 趋势
- 生态过程长期趋势
典型案例
北京生物多样性观测
参与物种 AI 识别算法开发。
常见问题
科研监测数据如何支撑算法开发？+
提供带标注的标准化声纹与图像数据集及长期时序，可直接用于物种识别模型的训练、验证与迭代。