解决方案
野生动物智慧监测
融合声纹、红外相机与 AI 识别，对兽类、鸟类与两栖动物持续自动监测。
场景背景
野生动物监测是资源调查、保护管理与科研的基础。传统方法依赖红外相机人工回收与专家判读，效率低、周期长。
当前监测难点
- ●红外相机数据回收与判读慢
- ●物种鉴定依赖专家
- ●难以覆盖昼夜与季节
- ●数据难以形成连续时序
解决方案
声纹 + 图像融合
声纹与图像互补，提升覆盖与识别率。
自动识别
兽类、鸟类、两栖动物自动到物种。
远程回传
4G / Wi-Fi 远程回传，减少现场作业。
连续时序
自动形成可比对的时间序列。
监测对象
兽类
红外相机与声纹识别。
鸟类
声纹与图像识别。
两栖动物
声纹识别蛙类。
重点保护物种
珍稀兽类与鸟类专项监测。
系统架构
01
Sensing
感知层
声纹监测红外相机摄像头
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
04
Data Platform
数据平台
物种组成活动节律空间分布
05
Applications
业务应用
监测大屏预警监测报告
AI 能力
AI 声纹识别
识别兽类、鸟类与两栖动物声景。
AI 图像识别
红外相机图像自动物种识别。
活动节律分析
分析物种昼夜与季节活动。
本地模型训练
针对区域物种迭代优化。
点位部署
- ●按物种栖息地布设声纹与图像点
- ●活动廊道与饮水点优先
- ●边缘节点就近处理
- ●点位台账纳入项目管理
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
- 空间分析
- 分布与相遇热点
- 趋势
- 种群与群落趋势
典型案例
海南热带雨林国家公园
海南长臂猿及鸟类声学监测，近 5000 条长臂猿声音。
常见问题
声纹和红外相机怎么配合？+
声纹覆盖音频物种（鸟叫、蛙鸣、部分兽类），图像覆盖视觉物种，二者互补提升整体识别率与覆盖率。