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，已成各地区的常态化的工作。
以前的监测主要依赖人工和人眼观察，随着AI人工智能的发展，加上计算机视觉技术的提高，现在的全国越来越多的自然保护地建立起了智能鸟类监测识别系统，在AI技术的加持下，监测效率和监测准确度都得到大大提高。
物联英卡AI智能鸟类监测系统是通过部署在保护地的高空长焦摄像机实现对周边鸟类的自动巡航抓拍和智能识别，并运用人工智能视觉识别和AI边缘计算服务，将高空长焦摄像机捕捉到的鸟类图像进行每帧画面分割和检测识别，通过深度学习算法，提取各种鸟类体貌特征，实现了对视频画面中的运动鸟类进行多目标实时捕捉和自动识别分类。
物联英卡AI智能鸟类监测系统
通过这一套系统，湿地、保护区管理者可对各种群鸟类在不同时期、不同区域出现的鸟类频次、数量、占比进行清晰的报表统计，为鸟类动态监测和发展趋势分析提供可靠的数据支撑。
一、AI智能鸟类监测系统功能特点
1. 动态取优和数据检索
支持通过人工分析取优照片存储和调阅，可根据设备情况（设备分布区域、设备名称）和抓拍时间对数据进⾏检索。
2. 特定物种识别
珍稀或濒危或特定物种AI识别图片展示，代表性特定物种AI识别动态视频展示，生态小环境监测数据展示，鸟类时空数据展示。
3. 智能识别追踪
通过边缘AI高性能处理机对前端摄像机抓拍的鸟类进行AI识别和视频跟踪分析，可提供鸟类识别追踪结果和跟踪视频实时画面。通过边缘AI高性能处理机对图进行AI识别，识别鸟类种类和数量。
4. 数据分析统计
提供鸟类监测设备基于时间和空间的数据分类统计，包括分布热力图、物种趋势统计、种群数量统计、时段监测统计、种类占比统计等。
二、整体系统架构
三、边缘AI算法
1. 高性能
算法支持以每秒识别30张照片（约30毫米/张）的超高频率，实现对视频画面中的运动（飞行）鸟类进行多目标实时捕捉和高速AI识别。
2. AI算法
运用AI视觉识别和AI边缘计算服务器的高性能算力，将图像进行每帧画面分割和检测识别，基于自主研发的多层卷积神经网络和深度学习模型算法，利用GPU+CPU高效双核运算，通过提取鸟类体貌特征和算法训练，实现对鸟类的AI识别分析。
3. 高扩展
基于自主研发的深度学习AI算法模型，结合先进B/S系统技术架构，边缘AI高性能处理机弹性扩展和灵活升级，支持AI算法边缘端分布式部署。
