野生动物声纹识别解决方案使用背景
在全球生物多样性保护形势日益严峻、生态环境治理向精细化智能化转型的背景下，野生动物监测与保护工作面临着覆盖范围广、栖息环境复杂、人为干扰限制等多重挑战。传统监测方式多依赖人工巡查、红外相机拍摄、足迹粪便追踪等手段，不仅耗时耗力、效率低下，难以实现对大面积栖息地的长期动态监测，还可能因人为介入对野生动物的自然行为造成干扰，尤其对于夜行性、隐蔽性强或濒危珍稀物种，传统方法往往难以精准获取其种群数量、分布范围、行为模式等关键数据。同时，野生动物的声纹作为物种独特的 “生物标识”，蕴含着物种识别、繁殖状态、预警信号等丰富信息，而传统监测手段无法高效捕捉和解析这些声学数据，导致保护工作难以形成科学、实时的决策支撑。此外，随着生态保护法规的逐步完善，相关部门对野生动物保护的监管要求不断提高，需要精准、可追溯的监测数据来支撑种群评估、栖息地保护、非法捕猎预警等工作；科研机构也亟需高效的监测工具开展物种多样性研究、生态系统动态演变分析。
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。