解決方案
科研生態聲學監測
提供標準化聲紋、圖像及長期時序數據，支撐科研與算法開發。
場景背景
科研機構與高校需要長期、標準化、可追溯的生態聲學與圖像數據，用於物種識別算法開發、長期生態過程研究與教學。
當前監測難點
- ●野外錄音數據標註成本高
- ●數據集難以標準化與共享
- ●長期時序數據獲取難
- ●算法訓練缺乏真實樣本
解決方案
標準化數據集
提供帶標註的聲紋與圖像數據集。
長期時序
持續採集形成可研究時序。
算法協作
支持物種識別算法聯合開發。
科研報告
輸出可發表的監測與分析報告。
監測對象
鳥類
聲紋與圖像識別。
獸類
紅外相機識別。
兩棲動物
聲紋識別蛙類。
自然聲景
聲景指數與噪聲分析。
系統架構
01
Sensing
感知層
聲紋監測紅外相機環境傳感器
02
Connectivity
連接層
4GWi-Fi物聯網
03
AI Layer
AI 能力層
聲紋識別圖像識別物種分類模型訓練
04
Data Platform
數據平台
物種組成活動節律長期時序
05
Applications
業務應用
數據集算法協作科研報告
AI 能力
AI 聲紋識別
識別鳥類、獸類與兩棲動物。
AI 圖像識別
紅外相機圖像物種識別。
本地模型訓練
聯合訓練與迭代優化。
生物多樣性分析
多樣性指數與時序。
點位部署
- ●按研究樣地佈設聲紋點
- ●長期固定點位保證時序一致
- ●標準化採集參數與標註
- ●數據納入科研管理平台
數據分析
- 物種組成
- 物種名錄與相對豐度
- 時間分析
- 活動節律與長期變化
- 聲景
- 聲景指數與噪聲
- 趨勢
- 生態過程長期趨勢
北京生物多樣性觀測
參與物種 AI 識別算法開發。
常見問題
科研監測數據如何支撐算法開發？+
提供帶標註的標準化聲紋與圖像數據集及長期時序，可直接用於物種識別模型的訓練、驗證與迭代。