生物多样性是各种形状和大小的生物体的集合，包括动物、植物和微生物，其中鸟类是最受公众关注的类别之一。 由于对生境因子及其变化敏感，其丰度和丰度常被作为区域生态质量的“晴雨表”和“试金石”。 因此，鸟类多样性可以作为生物多样性监测的指示物种。 鸟类监测已成为湿地公园、各级野生动物保护主管部门、科研机构、鸟类环志站、野生动物疫病监测站的常态化工作之一。
目前，鸟类监测多采用“人工+观测设备”的方式，利用长焦相机、大倍率望远镜可进行远距离、大范围的静态观测。 与早期单纯依靠人肉眼观察的方法相比，采用“长期停留、隐蔽观察、定期筑巢”的方法进行监测和统计。 虽然提高了监测精度，减少了对鸟类的干扰，但人力物力投入大，对监测人员要求高。 他们不仅要有一定的分类学基础，还要有一定的拍摄技巧，能够长期坚持从事鸟类监测工作。 因此，传统的监测方法难以保证鸟类监测的准确性、连续性和完整性。
随着人工智能和大数据分析技术的发展，特别是计算机视频识别技术的进步，人工智能相关技术辅助鸟类多样性监测成为可能，为鸟类多样性调查和动态监测提供创新手段。
将人工智能技术和生态大数据分析方法应用于鸟类多样性智能监测楼宇自控如何做到人工智能，可实现“清、准、全、懂”的无人化、智能化、长期实时监测。
鸟类智能识别监测系统及算法
利用AI进行“鸟类种群普查”，AI鸟类调查人员首先要安装一套“AI鸟类智能识别监测系统”，该系统由硬件监测设备和智能识别软件组成。 前端音视频监控设备采集监控点的鸟类视音频数据，不仅可以通过端侧或边缘设备进行智能分析，获取鸟类空间位置信息、物种信息等统计信息，和数量信息，还可以使用人工智能将其上传到云端。 智能计算设备进行识别分析，并将数据存储在云存储服务器中，供鸟类智能监测显示系统统计分析。
鸟类智能监测前端设备主要包括鸟类视频监控摄像机和鸟类声音监测设备。 鸟类视频监控摄像头负责鸟类图像拍摄和视频监控，并将采集到的数据上报给AI识别服务器； 鸟声监测设备自动检测鸟类的声音，并基于声纹识别算法进行智能物种分析。 此外，还可以通过手机、平板等设备进行录像或拍照，上传识别。
二是鸟类AI识别服务器，具备鸟类实时监测、高效分析处理等功能。 采用CPU+GPU异构计算架构，高速IO切换技术，集成鸟类识别算法模型。 通过接入实时监控视频流，检测鸟类特征并进行实时分析，具有高性能、高可靠性、易维护等特点。
鸟类智能监测管理软件可以对监测数据进行系统化管理和多维度统计分析。 基于物联网、人工智能、GIS（地理信息系统）等技术的鸟类监测管理系统，集成了视频接入、监控控制、图片管理、鸟类名单、统计分析等功能应用。
鸟类智能监测识别系统的核心是鸟类智能识别算法，主要包括基于图像和视频的鸟类识别算法和基于声音的鸟类识别算法。 其中，基于图像和视频的算法通过对鸟类形态和行为特征的精确提取和分类模型，获得高精度的鸟类目标识别结果。 在实际应用中，还需要结合鸟类形态学专业知识和大规模数据训练，提高算法模型针对不同生态场景变化的稳定性和准确性。 基于图像和视频的鸟类识别算法更适用于湿地或水面等开阔的自然环境。 在山林等遮挡严重的环境中，往往是“只闻其声，不见其影”。 在这种情况下，基于声音的鸟类识别算法更为有效。 该算法融合鸟声数据的波形特征和频谱特征，实现鸟声识别。 首先，通过构建波形特征提取模块实现时域信号幅度、基音等波形特征信息的有效提取，然后通过特征融合分类模块实现鸟类种类识别。 有时，也可以同时使用基于图像和视频的鸟类识别算法和基于声音的鸟类识别算法，通过多模态融合识别方法进一步提高准确率。
鸟类智能监测识别系统部署在北京翠湖国家城市湿地公园。
人工智能监测鸟类应用实践
随着人工智能技术的快速发展，人工智能已经融入到许多保护区和湿地公园的鸟类多样性调查和监测中。
北京市海淀区湿地与野生动物保护管理中心率先在北京翠湖国家城市湿地公园部署鸟类智能监测识别系统。 系统自2022年1月开始稳定运行，在翠湖天鹅池、荷花池等4个点，鸿雁、野鸭、斑嘴鸭、苍鹭、红麻鸭、鸳鸯、夜鹭，还有更多4,000 多只鸟类，包括普通鸬鹚。 通过监控系统的界面，保护区管理人员可以随时随地查看保护区鸟类的监测信息，提高了管理效率。
北京南海子蜜鹭园于2022年7月引入基于人工智能的智能监测手段，对园内小范围保护区内的鸟类多样性进行监测。 在一个监测期内（24小时），共监测斑嘴鸭2只、鸿雁3只、灰鹤2只、野鸭4只、东方白鹳3只、黑天鹅4只、鹭75只。 结果也将以日报、周报、月报的形式发送到研究人员的邮箱。 与传统的监测方法相比，其效率、准确性和实时性都有了很大的提高。
在北京市怀柔区园林绿化局的支持下，怀柔水库开发部署了鸟类智能监测识别系统。 系统部署以来，可实时获取大天鹅、公鸡、白鹭、苍鹭、凤头鸭等鸟类的种类和数量信息，并将智能识别结果直观呈现在系统界面上。 以智能报表的形式自动生成监测报告，为鸟类监测服务。
在候鸟迁徙季节，在壮观的鸟浪前统计鸟类数量一直是传统监测的难点。 靠人力几乎不可能准确，只能通过“群估法”粗略估算。 然而，随着人工智能的使用，这个问题可以轻松解决。 以昆明滇池备受关注的红嘴鸥为例。 没有人知道，但每个人都想知道水面上每天有多少只红嘴鸥。 2022年9月，昆明滇池高原湖泊研究所在大泊口部署了鸟类智能监测识别系统。 当红嘴鸥来临时，系统每天可以监测到5000多只红嘴鸥，这对保护区的管理是一个很大的贡献。 人员提供了大量的观测数据。
人工智能也被应用于黄河三角洲国家级自然保护区的鸟类监测。 系统自2022年6月起稳定运行半年多，2022年11月监测到大量有效信息，包括东方白鹳、大天鹅、灰雁、苍鹭、鸬鹚、野鸭等鸟类1200余智，丰富的视频监控数据为保护区管理人员进行实时监控和查看历史记录提供了强大的数据支持。
AI鸟类智能监测识别系统。
鸟类智能监测未来发展方向
展望未来，鸟类监测正朝着高精度、动态化、智能化的方向发展。 依靠传统的人工方式已经不能满足当前长期、自动化、智能化的监控要求。 紧密结合保护区鸟类本底调查和动态监测需求，运用人工智能技术和生态大数据分析方法，开发部署智慧鸟类监测系统，实现“清晰、准确、完整、无人化、智能化、智能化”。能懂“的长期实时监测”可有效解决鸟类监测中数据“不实时、不全、不准确”的重要问题，显着提高鸟类监测效率和识别准确率。 为鸟类调查和动态监测提供创新手段，为生物多样性保护和科普推广提供技术支撑，为生态文明建设提供强劲动力。 它将越来越广泛地使用。
（作者简介：北京生物多样性保护研究中心副研究员、博士张元元，中科院半导体研究所研究员、博士简海峰）