鸟类迁徙是候鸟在繁殖地与越冬地之间沿相对固定的路线定期往返的习性。鸟类迁徙线路自西向东，有四条从我国经过，分别是西亚—东非迁徙路线、中亚迁徙路线、东亚—澳大利西亚迁徙路线和西太平洋迁徙路线，在我国形成东部、中部和西部 3 个候鸟迁徙区，每年从我国过境的候鸟种类和数量约占迁徙候鸟的2%—25%，我国大部分湿地保护区均地处重要的候鸟迁徙路线之上。湿地保护区内湖泊、沼泽、滩涂,生物多样性丰富,喜湿植物茂盛的内陆干旱区的湿地生态系统,也为鸟类繁衍生息创造了得天独厚的条件。

鸟类监测作为一个地区的生物多样性以及生态环境评价的重要指标，越来越受到自然保护区、湿地公园等地方管理部门的重视，有关鸟类种群、数量与分布等动态监测，已成为各地区的常态化工作。

鸟类监测目的与意义：

鸟类的调查和监测作为生物多样性工作的重要内容之一，目的是了解并掌握鸟类迁徙时间、路线、迁徙数量、种群关系、归巢能力、死亡率、存活率、寿命等生态规律和致危原因等，为鸟类保护与科普提供技术决策依据。

传统方法在鸟类监测、识别和管理方面存在局限，如耗时耗力且效果差，鸟类种类繁多、习性复杂难以准确监测等问题。

以上因素促使了鸟类AI识别技术的发展。随着人工智能及大数据分析技术的迅猛发展，当前AI技术已经融入到保护地与湿地公园的生物多样性调查与监测中，为鸟类生物多样性调查和动态监测提供了高效便捷的创新手段。

系统介绍

1、监测能力

基于自主研发的鸟类AI算法模型，先进B/S技术架构，硬件资源可弹性扩展和灵活升级，支持鸟类新物种AI模型训练

2、工作原理

运用AI智能识别和AI边缘计算服务，通过高清摄像机、红外相机、声纹信息采集设备等对鸟类进行自动巡航监测，结合鸟类体貌特征和AI算法模型，实现对视频画面、声音中的鸟类进行多目标实时捕捉和AI识别统计。

系统功能特点

1.监测数据可视化

2.监测物种等级清晰化

3.监测方式多样化

4.监测物种丰富化

5.监测环境数据化

鸟类AI识别的应用场景

1.鸟类保护相关：在鸟类重要栖息地和主要迁飞通道持续开展种群动态监测和鸟类环志等科研活动，掌握鸟类种群变化及迁徙时空动态，了解鸟类保护的热点区域和威胁因素

2.预防鸟类疾病：通过对鸟类种类和数量等情况的监测，有助于预防因鸟类产生的传染性和流行性疾病

3.输电线路涉鸟故障防治：快速准确地识别出输电线路上的鸟类种类和数量信息，极大地提高输电线路防鸟害的监测效率和准确度

4.机场等场所驱鸟：在机场等领域，鸟类AI识别技术可以发挥重要作用，例如及时发现靠近机场的鸟类，以便采取相应的驱鸟措施

此外，鸟类AI监测识别管理系统经过大量的模型训练和优化升级，可对全国大部分鸟类物种进行识别，能够更加准确的帮助我们了解区域内鸟类物种信息、数量分布、生存状况，同时可以对鸟类生存环境进行实时监测，为用户提供鸟类动态监测统计分析和未来的发展趋势提供可靠的数据支撑。