自然保护区作为野生鸟类重要的栖息、繁衍与迁徙栖息地，传统人工巡护观测存在覆盖范围有限、夜间及恶劣环境难以作业、干扰野生动物活动、数据时效性不足等问题，难以满足鸟类资源长期、连续、无干扰的常态化监测与种群动态研究需求。为科学掌握区内鸟类种类、数量、分布及迁徙规律，强化生物多样性保护与生态环境管护，部署鸟类资源常态化声纹识别监测设备，可通过全天候声学采集与 AI 智能算法，自动识别、记录与分析鸟类鸣叫声特征，实现物种判定、活动轨迹追踪、种群数量统计与异常预警，全程非接触式观测，为自然保护区开展本底调查、资源管护、生态评估、科研监测提供稳定可靠的数字化手段，有效提升野生鸟类保护与生态监测智能化、精细化水平。

设备简介

鸟类声纹识别系统是一款基于AI声学技术的智能化生态监测装备，通过采集野外鸟类鸣叫信号，结合声纹建模与算法分析，实现对鸟类物种的快速识别、种群数量估算及活动轨迹追踪。
系统集成高灵敏度拾音设备与抗干扰处理技术，可在森林、湿地等复杂环境下全天候捕捉鸟类声纹，自动过滤环境噪声，匹配物种专属声纹库，输出物种名称、出现频次等核心数据。

设备特点

搭载自研声纹特征提取算法，可识别≥500种常见鸟类，平均识别准确率达 98% 以上。
具备强抗干扰能力，通过声学事件检测，能够自动过滤无效的数据，保留动物鸣声切片。
预留多种组网方式，如:4G/5G、无线700M、网口等，支持本地部署、国产系统、云端同步。
构建野生动物声学AI识别模型，对野生动物声学数据进行识别鉴定，自动识别动物物种。
支持太阳能+蓄电池双供电模式，可在森林、湿地、保护区等无电网区域实现7X24小时的连续采集声纹数据。
支持与红外相机、气象传感器、GIS 地图联动，构建“声-像 -环境”多维度监测网络。
数据可通过云端平台实现PC 端、移动端多端访问，满足科研机构、保护区、环保部门等不同主体的使用需求。

应用示意图