生物多样性社会背景
生物多样性是人类生存和社会发展的基础，是生态文明建设和民族永续发展的保障；生物多样性科学也被称为“关于人类未来的科学”。对生物多样性的监测与研究是生态学研究的国际前沿之一，是21世纪亟待突破的自然科学领域，也是支撑我国生态文明和“美丽中国”建设的科学基础。目前，在气候变化、人为干扰等多重的环境压力下，我国正面临生物栖息地丧失、生物多样性下降的严峻局面。
在此背景下，对我国关键生态系统类型以及重要栖息地的生物类群进行长时期、多类群的多样性监测，对于摸清国家公园、保护区、湿地生物多样性的资源家底、时空动态、威胁因子和保护现状具有重要的战略意义，也将为我国生物多样性及重要生物资源的保护管理和有效利用提供科技支撑。
行业痛点
物种识别困难：物种多而繁杂，鉴定困难，专家团队少，识别不精准
设备查找困难：前端设备数量多，监测时间长，人员变动大，位置不精准，导致查找困难，容易丢失
数据处理低效：数据量大，处理低效，报告编制困难
信号弱、续航差：在山林作业时信号不稳定，电池续航不持久，造成监测困难
系统介绍
系统融合了物联网与人工智能技术，以声纹监测终端、红外摄像机和识别AI服务器为基础，辅以庞大的动物大数据库与先进的AI智慧监测平台，实现了从数据采集到监测信息输出的全流自动化处理。
系统优势
AI精准识别：基于AI提供影像识别分析能力，依托强大的智能感知平台,助力物种精准识别和精细化统计分析
专家识别：携手动物所顶尖专家团队，助力生物多样性发展，对于AI也难以识别的物种可推送至专家识别。
高效的数据处理能力：自动化新一代大数据管理平台，可实时响应的集成架构，海量存储，高效计算，报告编制易如反掌。
可视化GIS平台：直击相机查找难的行业痛点，强大的GIS平台为用户提供精准的卫星定位，缩小偏差范围，易查找。
信号强、无限续航：多天线加强信号，太阳能板实时充电以实现无限续航，无需定期充电，监测不中断
声纹识别
声纹监测仪是大自然的耳朵，其采用低功耗、高采样率、高信噪比的处理器，低噪声、高灵敏度的全向麦克风，再配备专业的放大器和滤波器，实现了声音的高保真采集。此外，还特别设计了前端智能声控，可调增益放大器等，保证了更精准采集。设备采用IP68防水防尘设计，支持8节或16节干电池及6节或12节18650锂充电电池供电，同时支持太阳能充电，最大支持1TSD卡，充分保证了不同场景及监测方法时设备的长续航稳定工作。设备支持4G全网通或专网通讯，可将采集的声纹数据及时发送到信息化管理平台进行智能分析处理。
声纹监测系统集成了高保真声音采集技术、4G/5G高速数据传输网络以及先进的AI深度学习识别算法，能够实时、自动地完成动物声纹的数据采集、高效传输、精确识别、安全存储和智能分析，为野生动物保护领域带来了革命性的突破。
视觉识别
技术原理
人工智能算法识别动物的原理主要是通过计算机视觉和图像识别技术来实现，一般涉及以下步骤：
数据收集:首先需要收集一定数量和多样性的动物图像样本作为训练数据。这些图像可以包含不同种类的动物、不同角度的拍摄和不同环境下的图像。
数据预处理:对收集到的图像数据进行预处理，例如图像缩放、裁剪、去噪等。这些预处理操作有助于提高后续算法的效果。
特征提取:使用计算机视觉技术，从图像中抽取关键的特征。常见的特征提取算法包括SIFT、HOG、SURF等。这些特征能够帮助算法识别出图像中的动物特征和形状。
模型训练:使用机器学习算法，如支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等，对特征提取得到的数据进行训练。在训练过程中，算法会根据给定的标签，通过学习来建立一个模型，使得该模型能够准确地区分不同的动物类别。
模型测试和验证:使用一部分未被训练过的图像数据，对训练好的模型进行测试和验证。通过输入测试图像并运行训练好的模型，可以获得对图像中动物的分类结果。与实际标签进行比较，以评估模型的性能和准确度。
模型优化与跌代:根据测试结果，对模型进行优化和调整，以提高模型的准确率和鲁棒性，调整可能包括改变特征提取算法调整算法参数等。
OSEN-SJ03野生动物红外自动监测仪
野生动物抓拍采用专用的红外摄像机，实时捕捉野生动物的形体特征，并将图像数据传输至后台服务器比对入库。
OSEN-SJ04红外相机动物识别AI服务器
采用物联网和人工智能技术，构建了一套高效智能的野生动物红外摄像监测动物识别AI服务器。动物识别AI服务器简化了红外相机的布设与管理，能自动处理和识别图像数据，进行高效检索与统计分析。系统支持照片的统一上传、智能识别、及时审核和数据分析，能自动生成报告并进行可视化展示，大幅提升物种时空分布监测的速度和准确性，为野生动植物保护提供了精确的数据支持，有效促进保护成果。
监测监管平台
生物多样性监测监管平台依靠前端音视频采集设备、环境因子监测设备、以及红外相机监测设备，通过4G网络传输数据到系统后端进行数据存储、汇总分析、AI物种识别、个体识别在平台中对数据进行可视化呈现，为研究者提供科学、智能、可持续的重要数据来源，为生物多样性的研究更有效率的方式和手段。
