野生动物声纹识别解决应用方案使用背景
随着生态环境保护意识的提升，野生动物作为生态系统的重要组成部分，其种群数量、分布范围及生存状态的监测与保护，成为维护生物多样性、评估生态环境质量的核心任务。然而，多数野生动物具有警惕性强、活动范围广、栖息环境复杂（如密林、深山、湿地、荒漠等）的特点，且部分物种为夜行性或独居性，给传统监测工作带来极大挑战。同时，人类活动范围的扩张、栖息地碎片化、非法捕猎等问题，导致部分野生动物种群数量下降，亟需更精准、高效的监测手段掌握其动态，为保护策略制定提供科学依据。
传统野生动物监测方式存在明显局限性：人工巡查依赖监测人员实地勘察，不仅耗时耗力、覆盖范围有限，还易因人类活动干扰野生动物正常生活，甚至对监测人员自身安全造成威胁（如遭遇猛兽、恶劣天气）；红外相机虽能实现非接触式监测，但受限于安装位置固定、电池续航短、数据存储量有限等问题，难以实现大范围、长时间连续监测，且对夜行性或隐蔽性强的物种识别率较低；粪便采样、足迹追踪等方式则存在样本获取难度大、监测周期长、无法实时反映种群动态的缺陷。这些不足导致监测数据往往存在滞后性、碎片化问题，难以满足对野生动物种群动态精准把控、濒危物种及时保护的需求。
展开剩余66%硬件设备
动物声纹监测仪
持续供电
通太阳能光伏板加上蓄电池为设备持续供电
广域感知
采集半径达到100米以上
事件检测
通过声学事件检测，自动过滤无效的数据
在线传输
将监测数据实时通过4G/5G信号回传
智能识别
通过鸟类声纹采集设备实时采集声纹数据
数据管理
通过手机、电脑、可视化平台在线管理数据
动物声纹监测仪-野外部署
AI识别平台-识别模型
公司目前已采集声学数据超过5000万条，构建了两大声学数据库，包括自然声学库和人工噪声数据库，并已构建自然声学。识别模型超过900种，人工噪声识别模型80种。
AI识别平台-数据处理
识别模型构建：收集鸟类和噪声数据样本，构建近1000个声音识别。
鸣声识别：通过已构建的识别模型对输入数据进行识别，并给出模型预测结果的置信度
(confidence scores)。对AI识别结果进行人工校验，获得最终结果。
模型迭代：将人工校验结果作为训练样本，进行迭代训练，提高识别准确度。
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