解決方案
野生動物智慧監測
融合聲紋、紅外相機與 AI 識別，對獸類、鳥類與兩棲動物持續自動監測。
場景背景
野生動物監測是資源調查、保護管理與科研的基礎。傳統方法依賴紅外相機人工回收與專家判讀，效率低、週期長。
當前監測難點
- ●紅外相機數據回收與判讀慢
- ●物種鑑定依賴專家
- ●難以覆蓋晝夜與季節
- ●數據難以形成連續時序
解決方案
聲紋 + 圖像融合
聲紋與圖像互補，提升覆蓋與識別率。
自動識別
獸類、鳥類、兩棲動物自動到物種。
遠程回傳
4G / Wi-Fi 遠程回傳，減少現場作業。
連續時序
自動形成可比對的時間序列。
監測對象
獸類
紅外相機與聲紋識別。
鳥類
聲紋與圖像識別。
兩棲動物
聲紋識別蛙類。
重點保護物種
珍稀獸類與鳥類專項監測。
系統架構
01
Sensing
感知層
聲紋監測紅外相機攝像頭
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
04
Data Platform
數據平台
物種組成活動節律空間分佈
05
Applications
業務應用
監測大屏預警監測報告
AI 能力
AI 聲紋識別
識別獸類、鳥類與兩棲動物聲景。
AI 圖像識別
紅外相機圖像自動物種識別。
活動節律分析
分析物種晝夜與季節活動。
本地模型訓練
針對區域物種迭代優化。
點位部署
- ●按物種棲息地佈設聲紋與圖像點
- ●活動廊道與飲水點優先
- ●邊緣節點就近處理
- ●點位台賬納入項目管理
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
- 空間分析
- 分佈與相遇熱點
- 趨勢
- 種群與群落趨勢
典型案例
海南熱帶雨林國家公園
海南長臂猿及鳥類聲學監測，近 5000 條長臂猿聲音。
常見問題
聲紋和紅外相機怎麼配合？+
聲紋覆蓋音頻物種（鳥叫、蛙鳴、部分獸類），圖像覆蓋視覺物種，二者互補提升整體識別率與覆蓋率。